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  • 一个卷积层 output_channel = 256 kernel_size = 3 * 3 output_channel = 64 则这层的参数个数为 256 * 3 * 3 * 64 = 147456 个 如果有偏置项 则这层的参数个数为 147456 + 64 = 147520 个 即 你(女2)死去,我爱你...

    一个卷积层
    input_channel = 256
    kernel_size = 3 * 3
    output_channel = 64

    则这层的参数个数为 256 * 3 * 3 * 64 = 147456 个
    如果有偏置项
    则这层的参数个数为 147456 + 64 = 147520 个

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  • 1. 主要计算参数公式weight∗x+bias2. 举例代码from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, GlobalAveragePooling2Dfrom keras.layers import Dropout, Flatten, Densefrom keras.models import ...

    1. 主要计算参数公式

    weight∗x+bias

    2. 举例

    代码

    from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, GlobalAveragePooling2D

    from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense

    from keras.models import Sequential

    model = Sequential()

    model.add(Conv2D(16,(2,2),input_shape=(224,224,3))) #输入为224*224*3大小的图片

    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))

    model.add(Dense(133))

    model.summary()

    运行结果

    20200525195604147890.png

    分析

    已知:

    原始图像:shape:224 × 224 × 3

    卷积核大小为:2 × 2

    卷积核个数为:16

    全连接层神经元个数:133

    故第一层卷积层:

    一个卷积核的参数:2 × 2 × 3 = 12

    16个卷积核的参数总额:16 ×12 + 16 = 192 + 16 = 208

    故第二层池化层:

    参数个数:0

    故第三层全连接层:

    133 × 16 + 133 = 2261

    原文链接:https://blog.csdn.net/qq_40234695/article/details/88692874

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  • 卷积层中对应参数个数计算

    千次阅读 2019-03-20 20:35:30
    卷积层中对应参数个数计算 参考

    卷积层中对应参数个数的计算

    参考

    0. 前言

    • keras可以计算卷积层中参数个数
    • 在anaconda中安装keras
    conda activate py35
    pip install keras
    

    1. 主要计算参数公式

    weightx+biasweight * x + bias

    2. 举例

    • 代码
    from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, GlobalAveragePooling2D
    from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense
    from keras.models import Sequential
    
    model = Sequential()
    model.add(Conv2D(16,(2,2),input_shape=(224,224,3)))   #输入为224*224*3大小的图片
    model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
    model.add(Dense(133))
    model.summary()
    
    • 运行结果
      在这里插入图片描述
    • 分析
      • 已知:
        原始图像:shape:224 × 224 × 3
        卷积核大小为:2 × 2
        卷积核个数为:16
        全连接层神经元个数:133
      • 故第一层卷积层:
        一个卷积核的参数:2 × 2 × 3 = 12
        16个卷积核的参数总额:16 ×12 + 16 = 192 + 16 = 208
      • 故第二层池化层:
        参数个数:0
      • 故第三层全连接层:
        133 × 16 + 133 = 2261
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  • 如何计算卷积层参数个数

    万次阅读 2018-08-16 22:53:49
    一般文献中卷积过程多是对一个通道的图像进行卷积, 但实际中图篇是多通道的,卷积核个数也大于1。比如10个卷积核,得到10个feature map, 那么输入图像为RGB三个通道呢,输出就为 30个feature map 吗, 答案肯定...

    一般文献中卷积过程多是对一个通道的图像进行卷积, 但实际中图篇是多通道的,卷积核个数也大于1。比如10个卷积核,得到10个feature map, 那么输入图像为RGB三个通道呢,输出就为 30个feature map 吗, 答案肯定不是的。 输出的个数依然是 卷积核的个数,仍然是10个featuremap, 每一层输出feature map 个数 就是该层卷积核的个数。

    实际上,卷积操作通过卷积核的个数可以灵活的将数据映射到更高维或更低维。

    卷积神经网络

    这里写图片描述

    多通道多个卷积核

    下图展示了在四个通道上的卷积操作,有两个卷积核,生成两个通道。其中需要注意的是,四个通道上每个通道对应一个2*2的卷积核,这4个2*2的卷积核上的参数是不一样的,之所以说它是1个卷积核,是因为把它看成了一个4*2*2的卷积核,4代表一开始卷积的通道数,2*2是卷积核的尺寸,实际卷积的时候其实就是4个2*2的卷积核(这四个2*2的卷积核的参数是不同的)分别去卷积对应的4个通道,然后相加,再加上偏置b,注意b对于这四通道而言是共享的,所以b的个数是和最终的featuremap的个数相同的,先将w2忽略,只看w1,那么在通道的某位置(i,j)处的值,是由四个通道上(i,j)处的卷积结果相加,再加上偏置b1,然后再取激活函数值得到的。 所以最后得到两个feature map, 即输出层的卷积核个数为 feature map 的个数。也就是说

    • 卷积核的个数=最终的featuremap的个数
    • 卷积核的大小=开始进行卷积的通道数×每个通道上进行卷积的二维卷积核的尺寸
    • 参数的个数=卷积核个数×(卷积核大小+1)

      此处就是参数W的个数是4*(2*2)),b(偏置)的个数=卷积核的个数=featuremap的个数。

    下图中k代表featuremap的个数,W的大小是(4*2*2)
    这里写图片描述
    卷积神经网络
    这里写图片描述

    所以,在上图由4个通道卷积得到2个通道的过程中,参数的数目为4×(2×2)×2+2个,其中4表示4个通道,第一个2*2表示卷积核的大小,第三个2表示featuremap个数,也就是生成的通道数,最后的2代表偏置b的个数。

    同理,经典的LeNet中,箭头所处的转换所用的卷积核张量为16*6*10*10,即16个6*10*10的卷积核,卷积核的大小为10*10。 参数的数目为16*(6*10*10+1)个。
    这里写图片描述

    参考:
    https://blog.csdn.net/dulingtingzi/article/details/79819513

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  • 我这个计算方法,绝对是最准确的一个,而且卷积层参数个数跟步长strides、padding是valid还是same都毫无关系,你可以对照着model.summary()后的Param列,一层一层验证过去,我这边举个我自己的例子 计算方法: ...
  • 感想:最近在研究卷积神经网络的构建和训练,权重(参数)是一非常重要的概念,卷积层会用多不同的卷积核,每卷积核有m*n权重,用来提取和强化图像的特征,主要利用了图像的局部相关性。全连接层,顾名思义...
  • 1、卷积网络实例分析 构建卷积网络如下: from tensorflow.python.keras import datasets, models, ... # 第1层卷积,卷积核大小为3*3,32卷积核,28*28为待训练图片的大小 model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3),
  • 一、卷积神经网络参数计算 ...因此参数个数与神经元的个数无关,只与卷积核的大小及Feature Map的个数相关。但是共有多少个连接个数就与神经元的个数相关了,神经元的个数也就是特征图的大小。 ...
  • 卷积层输入特征图的尺寸为:Hinput×Winput×CinputHinput×Winput×CinputH_{input} \times W_{input} \times C_{input} HinputHinputH_{input}表示输入特征图的高 WinputWinputW_{input}表示输入特征图的宽 ...
  • 下面通过代码自己计算出来参数个数。 问题:下面的的第一个全连接层的输入神经元个数是多少呢? net = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 32, 3),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(2,2), nn.Conv2d(32, 64, 3),nn.ReLU(),nn....
  • 1. 卷积的计算过程 ...- 输出特征图(Ho,Wo,Co)中Co的计算方式:Co可以随便定义,但每一层输出特征图对应一个独立的卷积核进行一轮独立的卷积操作即Co个数一方面决定了输出特征图的通道数,另一方面也决定了卷积核.
  • 计算卷积后输出尺寸先定义几个参数输入图片大小 W×WFilter大小 F×F步长 Spadding的像素 P则输出为N*N,其中N = (W − F + 2P )/S+1。具体计算如下:卷积中的特征图大小计算方式有两种,分别是‘VALID’和‘SAME...
  • 卷积神经网络的卷积核大小、卷积层数、每层map个数都是如何确定下来的呢?看到有些答案是刚开始随机初始化卷积核大小,卷积层数和map个数是根据经验来设定的,但这个里面应该是有深层次原因吧,比如下面的手写字卷积...
  • 卷积神经网络的卷积核大小、卷积层数、每层map个数都是如何确定下来的呢?看到有些答案是刚开始随机初始化卷积核大小,卷积层数和map个数是根据经验来设定的,但这个里面应该是有深层次原因吧,比如下面的手写字卷积...
  • 解释卷积层输出维度计算公式

    千次阅读 2019-06-17 02:14:59
    1.在过滤器移动过程中左边缘对应的下标最大为W-F+2P+1,不能够再比这个数大了,因为得保证过滤器能够覆盖F*F的区域。 2.如果直接用(W-F+2P+1)/S是不正确的,因为可能尾部的小区间长度可能小于S,但是这个小区间...
  • 卷积一层的几个参数: in_channels=3:表示的是输入的通道,由于是RGB型的,所以通道是3. out_channels=96:表示的是输出的通道,设定输出通道的96(这是可以根据自己的需要来设置的) kernel_siz...
  • 官方文档:https://keras.io/layers/convolutional/#zeropadding2d ... 【搬运】conv卷积层: 1.相当于一个特征提取器来提取特征 2.提供了位置信息 3.减少了参数个数 https://blog.csdn.net/m0_37622530/articl...
  • 卷积层参数说明layer { name: "conv1" type: "Convolution" bottom: "data" top: "conv1" param { lr_mult: 1 #lr_mult: 学习率的系数,最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr。...
  • 先定义几个参数 输入图片大小 W×W Filter大小 F×F 步长 S padding的像素 P 于是我们可以得出 N = (W − F + 2P )/S+1 输出图片大小为 N×N 转载: 卷积中的特征图大小计算方式有两种,分别是...
  • 以经典的LeNet-5例子来逐层分析各层的参数及连接个数:C1卷积层:有6个feature map,每个feature map中的每个神经元(每个点)与一个5*5的卷积核相连接;该卷积核大小为5*5,padding为0,stride为1;1、特征图的大小...
  • CNN的一些计算方法知识点卷积层参数个数计算:卷积操作图片大小计算: 知识点 卷积层参数个数计算: params=m∗m∗channels∗kernels+bias params = m*m*channels*kernels+bias params=m∗m∗channels∗kernels+bias...
  • 设定不同卷积层,接受图像与输出图像的stride,filters的大小: 卷积层(Conv Layer)的输出张量(图像)的大小 定义如下: O=输出图像的尺寸。 I=输入图像的尺寸。 K=卷积层的核尺寸 N=核数量 S=移动步长 P...
  • 然而将整个图像作为神经网络的特征输入的时候,需要训练的参数个数将远远超出计算能力之外。 卷积神经网络的卷积层,采用的感受野和权值共享的方法,将需要训练的权值数量大大减小。 1.感受野(receptive field...
  • CNN中的卷积操作 卷积层是CNNs网络中可以说是最重要的层了,卷积层的主要作用是对输入图像求卷积运算。如下图所示,输入图片的维为[c_0,h_0,w_0] ;卷积核的维为[c_1,c_0,h_k,w_k],其中c_0在图中没有表示出来,...
  • 如果您参考具有16层的VGG网络(表1,列D),则 138M 指的是该网络的 total number of parameters ,即包括所有卷积层,但也包括完全连接的层 .观察由3 x conv3-256 层组成的第3卷积阶段:第一有N = 128输入平面...
  • 卷积层和池化层之后图片尺寸改变

    千次阅读 2019-04-11 11:37:33
    最近碰到的总是TF中的参数问题,其中一padding的参数值设置觉得比较重要。tf中padding提供两种填充方式:VALID和SAME。 对于VALID,输出的形状计算如下: 对于SAME,输出的形状计算如下: 其中,WW为输入的...

空空如也

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卷积层参数个数计算