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  • 模型复杂度

    2017-01-02 16:14:00
    与学习曲线图形不同,模型复杂度图形呈现的是模型复杂度如何改变训练曲线和测试曲线,而不是用以训练模型的数据点的数量。一般趋势是,随着模型增大,模型对固定的一组数据表现出更高的变化性。 ...

    理想的学习曲线

    模型的最终目标是,误差小并能很好地泛化到未见过的数据(测试数据)。如果测试曲线和训练曲线均收敛,并且误差极低,就能看到这种模型。这种模型能根据未见过的数据非常准确地进行预测。

    模型复杂度

    与学习曲线图形不同,模型复杂度图形呈现的是模型复杂度如何改变训练曲线和测试曲线,而不是用以训练模型的数据点的数量。一般趋势是,随着模型增大,模型对固定的一组数据表现出更高的变化性。

     

    学习曲线与模型复杂度

    那么,学习曲线与模型复杂度之间有何关系?

    如果我们获取具有同一组固定数据的相同机器学习算法的学习曲线,但为越来越高的模型复杂度创建几个图形,则所有学习曲线图形均代表模型复杂度图形。这就是说,如果我们获取了每个模型复杂度的最终测试误差和训练误差,并依据模型复杂度将它们可视化,则我们能够看到随着模型的增大模型的表现有多好。

    模型复杂度的实际使用

    既然知道了能通过分析模型复杂度图形来识别偏差和方差的问题,现在可利用一个可视化工具来帮助找出优化模型的方法。在下一部分中,我们会探讨 gridsearch 和如何微调模型以获得更好的性能。

    转载于:https://www.cnblogs.com/bettyty/p/6242620.html

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  • 广义可变参数HMM的自动模型复杂度控制
  • CNN 与 LSTM 模型复杂度分析

    千次阅读 2018-10-31 21:45:07
    关于Neural Network 的复杂度1.CNN 模型复杂度2.LSTM 模型复杂度3.References Author: Cao Shengming Email: caoshengming@trio.ai Company: Trio 北京(三角兽)科技有限公司 0.关于Neural Network 的复杂度 NN ...


    Author: Cao Shengming
    Email: caoshengming@trio.ai
    Company: Trio 北京(三角兽)科技有限公司


    0.关于Neural Network 的复杂度

    NN 模型的复杂度一般可以从两个方面来刻画:
    时间复杂度:

    时间复杂度与硬件执行息息相关,但是一般表示模型时间复杂度的方法,可以是某一层、或者产生某个结果所需要的操作(operation)数、所需要处理的元素(elements)个数或者完成某个操作所需要经历的路径长度(path length)。

    空间复杂度:

    空间复杂度与模型容量是息息相关的,这里我们可以将空间复杂度简单理解为模型的参数数量,也就是说 parameters per layer 就可以认为是该层的模型复杂度。

    (Note: 下边如果不做特殊说明,我们将先讲述空间复杂度的状况。)

    1.CNN 模型复杂度

    常见的 CNN 模型一般包含以下集中类型的层,卷积层、池化层和全连接层。假设卷积核大小为 H*W,input channel 为 I,out channel 为 O。

    输入层和输出层暂时先不考虑,输入层没有参数,而输出层一般是全连接层,就不做单独分析。

    1. Convolutional Layer:
      该层 filter 数量总数为 H*W*I,而每个将被映射到64个新的通道,加上每个filter 的计算要有一个 bias,所以总的参数数量为(H*W*I+1)*O。
    2. Pooling Layer:
      一般的池化层属于固定操作,没有权重系数。
    3. Fully Connected Layer:
      全连接层也好理解,前后要是 n,m 维的输入输出,所以其参数数量为(n+1)*m。

    2.LSTM 模型复杂度

    在这里插入图片描述

    如图所示LSTM将一共维护4套参数,分别对应输入门、输出门、遗忘门和候选态。所以总的参数数量如下所示:

    Number_of_weight = 4 * Hidden_size * (Input_size + Bias + Output_size)
    

    其中当不做 project 的时候,Output_size 和 Hidden_size 实际上是一致的。
    其中 Input_size + Output_size 实际上就是 concat[ht1h_{t-1}, x] 。假设只有一个 hidden unit 那么参数数量为num(ht1h_{t-1}) + num(x) + num(bias),所以所有的 hidden unit 加起来只需要在前边乘以 hidden_size 就可以。

    但我们还可以整体来理解,LSTM 中的参数我们可以简化为 U ,V 两个矩阵,其分别对输入和输出做映射,U 的维度为 hidden*Input,V 的维度是 hidden*hidden。所以这样分开理解也可以,网络在学习的就是这两个矩阵,所以总的数量为 4(hidden*Input + hidden*hidden + hidden) 这也就是我们常看到的 4(nm+ n2n^2 +n),其中 n 为 hidden_size,m 为 input_size。

    3.References

    1. https://datascience.stackexchange.com/questions/10615/number-of-parameters-in-an-lstm-model
    2. https://stackoverflow.com/questions/38080035/how-to-calculate-the-number-of-parameters-of-an-lstm-network
    3. http://wap.sciencenet.cn/blog-578676-1019567.html
    4. http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
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  • 网络模型复杂度计算方法

    千次阅读 2018-12-28 11:38:30
    文章目录网络模型复杂度分析时间复杂度空间复杂度 网络模型复杂度分析 MlM_lMl​: lll层输出 feature map 大小 KlK_lKl​: lll层卷积核大小 C: 通道数,其中Cl−1C_{l-1}Cl−1​为输入通道数,ClC_lCl​为输出通道数...

    网络模型复杂度分析

    MlM_l: ll层输出 feature map 大小
    KlK_l: ll层卷积核大小
    C: 通道数,其中Cl1C_{l-1}为输入通道数,ClC_l为输出通道数

    时间复杂度

    采用的单位一般使用浮点运算次数表示FLops(FLoating-point OPerations)

    • 单层网络的时间复杂度
      在这里插入图片描述
    • 整个网络的时间复杂度
      在这里插入图片描述

    空间复杂度

    包括两部分

    • 总参数量
    • 各层输出特征图。
      在这里插入图片描述
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  • CNN模型复杂度(FLOPs、MAC)、参数量与运行速度 先转载一下,有空再来整理 文章目录 0. 模型复杂度简介 1. 模型复杂度之一:模型参数量的计算方法 卷积层参数量计算 全连接层参数量计算 2. 模型复杂度之二:模型...

    CNN模型复杂度(FLOPs、MAC)、参数量与运行速度

    先转载一下,有空再来整理

    文章目录
    0. 模型复杂度简介
    1. 模型复杂度之一:模型参数量的计算方法
    卷积层参数量计算
    全连接层参数量计算
    2. 模型复杂度之二:模型计算量的计算方法
    2.1 FLOPs
    2.1.1 注意FLOPs与FLOPS的区别
    2.1.2 卷积层FLOPs的计算
    2.1.3 全连接层FLOPs的计算
    2.2 MAC、MACC、MADD
    2.2.1 MACC概念及其与FLOPs的关系
    2.2.2 全连接层MACC计算
    2.2.3 激活层不计算MACC,计算FLOPs
    2.2.3 卷积层MACC
    2.2.4 深度可分离卷积MACC计算
    2.2.5 批归一化
    2.2.6 其他
    2.3 计算公式小结
    2.3.1 公式小结
    2.3.2 模型计算量计算实例
    模型计算量的应用实例
    3. 模型复杂度之三:内存开销
    参考
    0. 模型复杂度简介
    描述一个具体的深度学习模型,除了性能指标(分类任务的准确度、检测任务的mAP等),还需要考虑该模型的复杂度,即参数(Parameters,使用Mb作为单位)的个数和(前向推理的)计算量(使用FLOPs(FLoating point OPerations)或MAC(Memory Access Cost)衡量),前者描述了这个复杂的网络到底需要多少参数才能定义它?即存储该模型所需的存储空间。后者描述了数据过一遍这么复杂的网络需要多大的计算量呢?即使用该模型时所需的计算力。

    1. 模型复杂度之一:模型参数量的计算方法
    卷积层参数量计算
    CNN卷积层的parameters分为两种:W WW和b bb,注意这里W是大写,表示一个矩阵,也因此它相比b,既含有更多的信息,同时也是parameters的主要部分。

    如上图所示:以经典的AlexNet模型结构为例,每个大长方体中的小长方体就是W WW,它是大小为[ K h , K w , C i n ] [K_h, K_w, C_{in}][K 
    h
    ​    
     ,K 
    w
    ​    
     ,C 
    in
    ​    
     ]的三维矩阵,其中K h K_hK 
    h
    ​    
     表示卷积核(filter或kernel)的高度,K w K_wK 
    w
    ​    
     表示卷积核的宽度,C i n C_{in}C 
    in
    ​    
     表示前一级输入通道数(Channels),一般情况下,K h K_hK 
    h
    ​    
     和K w K_wK 
    w
    ​    
     的大小相同,且一般都选择为3、5、7。
    一个卷积核在前级特征图上从左往右、从上往下扫一遍,便会计算出很多个前向传播的值,这些值就会按原来相对位置拼成一个新的feature map,高度和宽度分别为H o u t H_{out}H 
    out
    ​    
     和W o u t W_{out}W 
    out
    ​    
     ,当然一个卷积核提取的信息太过有限,于是我们需要个不同的卷积核各扫数据,于是会产生N NN个feature map,即当前层的输出通道数C o u t = N C_{out} = NC 
    out
    ​    
     =N。
    总结起来即为:尺寸为[ K h , K w , C i n ] [K_h, K_w, C_{in}][K 
    h
    ​    
     ,K 
    w
    ​    
     ,C 
    in
    ​    
     ]小长方体(当前层的滤波器组)划过前一级尺寸为[ H i n , W i n , C i n ] [H_{in},W_{in},C_{in}][H 
    in
    ​    
     ,W 
    in
    ​    
     ,C 
    in
    ​    
     ]的大长方体(当前层输入的特征图)最终生成一个新的尺寸为[ H o u t , W o u t , C o u t ] [H_{out},W_{out},C_{out}][H 
    out
    ​    
     ,W 
    out
    ​    
     ,C 
    out
    ​    
     ]的大长方体(当前层输出的特征图),这一过程如下图所示。

    于是我们可以总结出规律:对于某一个卷积层,它的parameters个数,即W WW和b bb的权值个数之和为:( K h ∗ K w ∗ C i n ) ∗ C o u t + C o u t (K_h * K_w * C_{in}) * C_{out} + C_{out}(K 
    h
    ​    
     ∗K 
    w
    ​    
     ∗C 
    in
    ​    
     )∗C 
    out
    ​    
     +C 
    out
    ​    
     ,符号定义同上文。

    全连接层参数量计算
    刚才讲的都是对于卷积层的,对于全连接层,比如AlexNet的后三层,其实要更简单,因为这实际是两组一维数据之间(如果是卷积层过度到全连接层,如上图第5层到第6层,会先将第5层三维数据flatten为一维,注意元素总个数未变)的两两连接相乘,然后加上一个偏置即可。所以我们也可以总结出规律:对于某个全连接层,如果输入的数据有N i n N_{in}N 
    in
    ​    
     个节点,输出的数据有N o u t N_{out}N 
    out
    ​    
     个节点,它的parameters个数为:N i n ∗ N o u t + N o u t N_{in}*N_{out}+N_{out}N 
    in
    ​    
     ∗N 
    out
    ​    
     +N 
    out
    ​    
     。如果上层是卷积层,N i n N_{in}N 
    in
    ​    
     就是上层的输出三维矩阵元素个数,即N i n = H i n ∗ W i n ∗ C i n N_{in} = H_{in}*W_{in}*C_{in}N 
    in
    ​    
     =H 
    in
    ​    
     ∗W 
    in
    ​    
     ∗C 
    in
    ​    
     。

    2. 模型复杂度之二:模型计算量的计算方法
    模型的计算量直接决定模型的运行速度,常用的计算量统计指标是浮点运算数FLOPs, 对FLOPs指标的改进指标包括乘加运算 MACCs(multiply-accumulate operations),又被称为MADDs.

    2.1 FLOPs
    2.1.1 注意FLOPs与FLOPS的区别
    FLOPs:注意s小写,是FLoating point OPerations的缩写(s表复数),意指浮点运算数,理解为计算量。可以用来衡量模型的复杂度。针对神经网络模型的复杂度评价,应指的是FLOPs,而非FLOPS。
    FLOPS:注意全大写,是floating point operations per second的缩写,意指每秒浮点运算次数,理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。比如nvidia官网上列举各个显卡的算力(Compute Capability)用的就是这个指标,如下图,不过图中是TeraFLOPS,前缀Tera表示量级:MM,2^12之意。


    2.1.2 卷积层FLOPs的计算
    深度学习论文中常使用的单位是GFLOPs,1 GFLOPs = 10^9 FLOPs,即:10亿次浮点运算(10亿00百万,000千,000)
    这里的浮点运算主要就是W WW相关的乘法,以及b bb相关的加法,每一个W WW对应W WW中元素个数个乘法,每一个b bb对应一个加法,因此好像FLOPs个数和parameters是相同的。但其实有一个地方我们忽略了,那就是每一层feature map上的值是通过同一个滤波器处理的结果(权值共享),这是CNN的一个重要特性(极大地减小了参数量)。所以我们在计算FLOPs是只需在parameters的基础上再乘以feature map的大小即可,即对于某个卷积层,它的FLOPs数量为:[ ( K h ∗ K w ) ∗ C i n + 1 ] ∗ [ ( H o u t ∗ W o u t ) ∗ C o u t ] = [ ( K h ∗ K w ∗ C i n ) ∗ C o u t + C o u t ] ∗ [ H o u t ∗ W o u t ] = n u m p a r a m e t e r ∗ s i z e o u t p u t f e a t u r e m a p [(K_h * K_w )* C_{in} + 1]*[(H_{out}*W_{out})* C_{out} ] = [(K_h * K_w * C_{in}) * C_{out} + C_{out}]*[H_{out}*W_{out}]= num_{parameter}*size_{output feature map}[(K 
    h
    ​    
     ∗K 
    w
    ​    
     )∗C 
    in
    ​    
     +1]∗[(H 
    out
    ​    
     ∗W 
    out
    ​    
     )∗C 
    out
    ​    
     ]=[(K 
    h
    ​    
     ∗K 
    w
    ​    
     ∗C 
    in
    ​    
     )∗C 
    out
    ​    
     +C 
    out
    ​    
     ]∗[H 
    out
    ​    
     ∗W 
    out
    ​    
     ]=num 
    parameter
    ​    
     ∗size 
    outputfeaturemap
    ​    
     ,其中n u m p a r a m e t e r num_{parameter}num 
    parameter
    ​    
     表示该层参数的数目,s i z e o u t p u t f e a t u r e m a p size_{output feature map}size 
    outputfeaturemap
    ​    
     表示输出特征图的二维尺寸。

    2.1.3 全连接层FLOPs的计算
    注意:对于全连接层,由于不存在权值共享,它的FLOPs数目即是该层参数数目:N i n ∗ N o u t + N o u t N_{in} * N_{out} + N_{out}N 
    in
    ​    
     ∗N 
    out
    ​    
     +N 
    out
    ​    
     。

    2.2 MAC、MACC、MADD
    2.2.1 MACC概念及其与FLOPs的关系
    为什么使用乘加运算指标呢?因为神经网络运算中乘加运算无处不在:
    对于一个3*3滤波器在特征图上的一次运算可以表示为:

    y = w[0]*x[0] + w[1]*x[1] + w[2]*x[2] + ... + w[n8]*x[8]
    1
    对于上式,记w[0]*x[0] +… 为一次乘加,即1MACC。所以对于上式而言共有9次乘加,即9MACCs(实际上,9次相乘、9-1次相加,但为了方便统计,将计算量近似记为9MACCs,就像算法复杂度通常表示成O ( N ) O^{(N)}O 
    (N)
     一样,都只是一种近似,不需要纠结)

    MACC vs FLOPs:对于上式而言,可以认为执行了9次乘法、9-1次加法,所以一共是9+(9-1)次FLOPs。所以近似来看1MACC ≈ \approx≈ 2FLOPs。(需要指出的是,现有很多硬件都将乘加运算作为一个单独的指令)。

    2.2.2 全连接层MACC计算
    In a fully-connected layer, all the inputs are connected to all the outputs. For a layer with I input values and J output values, its weights W can be stored in an I × J matrix. The computation performed by a fully-connected layer is:

    y = matmul(x, W) + b
    1
    Here, x is a vector of I input values, W is the I × J matrix containing the layer’s weights, and b is a vector of J bias values that get added as well. The result y contains the output values computed by the layer and is also a vector of size J.

    To compute the number of MACCs, we look at where the dot products happen. For a fully-connected layer that is in the matrix multiplication matmul(x, W).

    A matrix multiply is simply a whole bunch of dot products. Each dot product is between the input x and one column in the matrix W. Both have I elements and therefore this counts as I MACCs. We have to compute J of these dot products, and so the total number of MACCs is I × J, the same size as the weight matrix.

    The bias b doesn’t really affect the number of MACCs. Recall that a dot product has one less addition than multiplication anyway, so adding this bias value simply gets absorbed in that final multiply-accumulate.

    Example: a fully-connected layer with 300 input neurons and 100 output neurons performs 300 × 100 = 30,000 MACCs.

    Note
    Sometimes the formula for the fully-connected layer is written without an explicit bias value. In that case, the bias vector is added as a row to the weight matrix to make it (I + 1) × J, but that’s really more of a mathematical simplification — I don’t think the operation is ever implemented like that in real software. In any case, it would only add J extra multiplications, so the number of MACCs wouldn’t be greatly affected anyway. Remember it’s an approximation.
    In general, multiplying a vector of length I with an I × J matrix to get a vector of length J, takes I × J MACCs or (2I - 1) × J FLOPS.

    If the fully-connected layer directly follows a convolutional layer, its input size may not be specified as a single vector length I but perhaps as a feature map with a shape such as (512, 7, 7). Some packages like Keras require you to “flatten” this input into a vector first, so that I = 512×7×7. But the math doesn’t change.

    Note:
    In all these calculations I’m assuming a batch size of 1. If you want to know the number of MACCs for a larger batch size B, then simply multiply the result by B.
    2.2.3 激活层不计算MACC,计算FLOPs
    Usually a layer is followed by a non-linear activation function, such as a ReLU or a sigmoid. Naturally, it takes time to compute these activation functions. We don’t measure these in MACCs but in FLOPS, because they’re not dot products.

    Some activation functions are more difficult to compute than others. For example, a ReLU is just:

    y = max(x, 0)
    1
    This is a single operation on the GPU. The activation function is only applied to the output of the layer. On a fully-connected layer with J output neurons, the ReLU uses J of these computations, so let’s call this J FLOPS.

    A sigmoid activation is more costly, since it involves taking an exponent:

    y = 1 / (1 + exp(-x))
    1
    When calculating FLOPS we usually count addition, subtraction, multiplication, division, exponentiation, square root, etc as a single FLOP. Since there are four distinct operations in the sigmoid function, this would count as 4 FLOPS per output or J × 4 FLOPS for the total layer output.

    It’s actually common to not count these operations, as they only take up a small fraction of the overall time. We’re mostly interested in the (big) matrix multiplies and dot products, and we’ll simply assume that the activation function is free.

    In conclusion: activation functions, don’t worry about them.

    2.2.3 卷积层MACC
    The input and output to convolutional layers are not vectors but three-dimensional feature maps of size H × W × C where H is the height of the feature map, W the width, and C the number of channels at each location.

    Most convolutional layers used today have square kernels. For a conv layer with kernel size K, the number of MACCs is:

    K × K × Cin × Hout × Wout × Cout
    Here’s where that formula comes from:

    for each pixel in the output feature map of size Hout × Wout,
    take a dot product of the weights and a K × K window of input values
    we do this across all input channels, Cin
    and because the layer has Cout different convolution kernels, we repeat this Cout times to create all the output channels.
    Again, we’re conveniently ignoring the bias and the activation function here.

    Something we should not ignore is the stride of the layer, as well as any dilation factors, padding, etc. That’s why we look at the dimensions of the layer’s output feature map, Hout × Wout, since that already has the stride etc accounted for.

    Example: for a 3×3 convolution with 128 filters, on a 112×112 input feature map with 64 channels, we perform this many MACCs:

    3 × 3 × 64 × 112 × 112 × 128 = 924,844,032
    That’s almost 1 billion multiply-accumulate operations! Gotta keep that GPU busy…

    Note:
    In this example, we used “same” padding and stride = 1, so that the output feature map has the same size as the input feature map. It’s also common to see convolutional layers use stride = 2, which would have chopped the output feature map size in half, and we would’ve used 56 × 56 instead of 112 × 112 in the above calculation.
    2.2.4 深度可分离卷积MACC计算
    2.2.5 批归一化
    2.2.6 其他
    2.3 计算公式小结
    2.3.1 公式小结
    计算公式小结如下:

    关于FLOPs的计算,Nvidia的Pavlo Molchanov等人的文章的APPENDIX中也做了介绍,


    由于是否考虑biases,以及是否一个MAC算两个operations等因素,最终的数字上也存在一些差异。但总的来说,计算FLOPs其实也是在对比之下才显示出某种算法,或者说网络的优势,所以必须在同一组计算标准下,才是可以参考的、有意义的计算结果。

    2.3.2 模型计算量计算实例
    采用1、2两节的方法,可以很轻松地计算出AlexNet网络的parameters和FLOPs数目,如下图


    模型计算量的应用实例


    3. 模型复杂度之三:内存开销
    参考
    主要参考:
    https://machinethink.net/blog/how-fast-is-my-model/

    上篇:https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-02-22-22
    下篇:https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-02-28-3
    上篇:https://www.leiphone.com/news/201902/D2Mkv61w9IPq9qGh.html
    下篇:https://www.leiphone.com/news/201902/biIqSBpehsaXFwpN.html?uniqueCode=OTEsp9649VqJfUcO
    关于网络轻量化:https://www.jianshu.com/p/b4e820096ace
    工具:
    https://github.com/sovrasov/flops-counter.pytorch
    ————————————————
    版权声明:本文为CSDN博主「Dr鹏」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
    原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39833897/article/details/105807172

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  • 1. 计算模型复杂度的衡量 FLOPS(即“每秒浮点运算次数”,“每秒峰值速度”),是“每秒所执行的浮点运算次数”(floating-point operations per second)的缩写。它常被用来估算电脑的执行效能,尤其是在使用到...
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  • 14 机器学习模型复杂度度量 – 机器学习基础理论入门 6.1 经验风险与结构风险 机器学习三要素 机器学习 = 模型 + 策略 + 算法 模型:所要学习的条件概率分布或决策函数。模型的假设空间包含所有可能的条件概率分布或...
  • CNN模型复杂度(FLOPS、MAC)、参数量与运行速度
  • 理论上,从VC维的角度可以解释,正则化能直接减少模型复杂度。(公式理论略) 直观上,对L1正则化来说,求导后,多了一项η * λ * sgn(w)/n,在w更新的过程中: 当w为正时,新的w减小,当w为负时,新的w增大,...
  • 本讲介绍模型复杂度怎样影响预测精度和计算性能。我们使用的数据集仍然是波士顿房价数据集。对于模型的每一类,我们通过选择有关的模型参数,度量计算性能和预测功效的影响,以此考察模型的复杂度。下面,我们用...
  • 模型训练经常出现两类现象:过拟合(训练误差远小于泛化误差)和欠拟合(训练误差较高),导致这两类现象的两个重要因素是:模型复杂度和训练集大小。机器学习模型应关注降低泛化误差。 1. 训练集大小 如果训练集过...
  • 训练误差和测试(泛化)误差的区别及其与模型复杂度的关系 https://blog.csdn.net/qq_45832958/article/details/107518718 1.泛化能力: 机器学习的目标是使学得的模型能够很好的适用于新的样本,而不是仅仅在训练...
  • 理解深度学习模型复杂度评估

    千次阅读 2020-04-25 04:11:21
    神经网络复杂度简述两个指标复杂度模型的影响二.全连接层复杂度计算三.卷积神经网络复杂度计算单个卷积层的时间复杂度(计算量)单个卷积层的空间复杂度(访存量)四.模型的计算强度和理论性能优化网络来加速模型 ...
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  • 安全苛求系统需要防范意外事件造成对人的生命、大宗财产或环境的损害。因此,对安全苛求软件的测试、安全性评价非常重要。...该文对软件致险缺陷估计模型作了某些改进,然后着重对复杂度因子作了一些研究。
  • 我对这类的文章很不感冒,因为复杂度高,同时还会带来非常大的训练困难。我们可以比较轻松的压缩得到一个小的模型,但上来就直接训练一个小的模型其难度非常高。 ———————— 方法:Loss Function ————...
  • CNN有卷积层和全连接层构成。对于一个卷积层,设输入通道数未CinC_{in}Cin​,输出通道数未CoutC_{out}...时间复杂度 用每秒钟浮点数运算量衡量。 FLOPs指的是floating-point operations per second,每秒钟浮点数运算
  • 模型复杂度(待更)

    千次阅读 2018-09-06 11:06:42
    如果一个模型在训练集上的表现要好于交叉验证集和测试集的化,这意味着模型是过拟合的。过拟合是指模型对训练集数据的特定观察值拟合的非常近,但训练集和测试集的真实数据分布并不一定是一致的,即模型存在较高的...
  • 模型的评估和选择 控制变量法,EEE ∝\propto∝ 模型、数据量,其中 EEE 表示误差,...复杂度曲线,E∝D0ME \propto D_0ME∝D0​M,其中 D0D_0D0​ 表示 相同数据 学习曲线,E∝M0DE \propto M_0DE∝M0​D,其中 ...
  • https://www.zhihu.com/question/65305385?sort=created github:https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter
  • 这就是说,如果我们获取了每个模型复杂度的最终测试误差和训练误差,并依据模型复杂度将它们可视化,则我们能够看到随着模型的增大模型的表现有多好。 模型复杂度的实际使用 既然知道了能通过分析模型复杂度...

空空如也

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