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卷积神经网络的复杂度分析
在进行CNN的设计中 我们不仅要考虑模型的准确率 还需要考虑模型的实用性 现阶段大量的paper纯堆精度 缺没有深入思考模型以及算法的实用性 最近有一点感触很深 很多我们在做研究时认为默认的东西 在进行实际应用项目中 才发现这些先验数据是无
深度学习
模型压缩
参数量
cnn
神经网络的计算量(FLOPs)、参数量(Params)、推理时间(FPS)的定义及实现方法
目录 1 定义 2 实现方法 2 1 计算参数量 2 2 计算参数量和FLOPs 2 3 计算推理时间 FPS 3 数据大小对参数量和FLOPs的影响 4 参数量和FLOPs对于硬件要求 参考 1 定义 在评价深度学习模型的大小 计算量 推
卷积神经网络
深度学习
神经网络
计算量
参数量
【深度学习】参数量、模型大小、显存
对于一个深度学习神经网络来说 其通常包含很多卷积层 用于不断提取目标的特征 或对目标进行最终定位或者分类 1 数据存储精度与存储空间 在深度学习神经网络中 最常见的数据格式是float32 占4个字节 Byte 类似地 float16 占2
深度学习
神经网络
参数量
模型大小
显存