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【转载】CNN模型复杂度(FLOPs、MAC)、参数量与运行速度
备忘 作者写错了 1次乘加运算等于2次浮点运算 但在数值上正好反过来 即1 FLOPs 2 MACs 例如对于卷积运算的计算是 其MACs 参数m 输出尺寸 n 而FLOPs 2 MACs Nvidia团队论文里面写的是对的 2倍 CNN模
CNN模型
卷积神经网络
深度学习手记(七)之MNIST实现CNN模型
手写字体识别是一个很好练习CNN框架搭建的数据集 下面简单讲述一下整个模型构建的思路 整个模型通过两次卷积 两次亚采样以及两次全连接层 整个结构比较简单 也易理解 其中 两次卷积层的大小都为5x5 过滤器分别为32和64个 为了不改变图片的
Python之机器学习
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CNN模型之LeNet-5
一 介绍 卷积神经网络是当前深度学习领域比较火的研究方法 其应用主要是在计算机视觉上 例如 图像分类 目标检测 人脸识别等等 并且已经在这些领域取得了相当大的成就 本文主要介绍卷积神经网络的开篇之作 LeNet 5 LeNet 5由Y Le
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