这幅图是通过开源的工具draw_convnet(https://github.com/gwding/draw_convnet)生成的。在清楚整个前向计算网络中的每一个层的输入输出以及参数设置后可以自己手动画出计算图出来,对于参数量计算就很直观了。 feature map大小计算 LeNet-5 下面是一个多通道图像的输入LeNet-5网络前向计算模拟图: 网状立体格子表...
通过“Lanunch Editor”启动在线编辑界面,把prototxt文本贴上去,按“Shift+Enter”键提交分析,并在线查看结果。 工具2:基于PyTorch的模型分析工具,能够统计网络模型复杂度以及各层分解情况, github链接:https://github.com/sovrasov/flops-counter.pytorch 如果想在PyTorch中直接分析caffe模型,请参考github链接:https://...
模型的复杂性不仅受模型体系结构本身的影响,还受到数据分布,数据复杂性和信息量的影响。 因此近年来,模型复杂性已成为一个越来越活跃的方向,在模型体系结构搜索、图形表示、泛化研究和模型压缩等领域都至关重要。 近日,首篇深度学习模型复杂度综述「Model Complexity of Deep Learning: A Survey」在arXiv上线。 并对...
百度试题 结果1 题目解决过度拟合的方法一般来说有哪两种() A. 更换神经网络模型 B. 增加数据库的数据量 C. 加强 GPU计算能力 D. 降低深度学习模型的复杂度 相关知识点: 试题来源: 解析 BD 反馈 收藏
A、LSTM在一定程度上解决了传统RNN梯度消失或梯度爆炸的问题 B、CNN相比于全连接的优势之一是模型复杂度低,缓解过拟合 C、只要参数设置合理,深度学习的效果至少应优于随机算法 D、随机梯度下降法可以缓解网络训练过程中陷入鞍点的问题 点击查看答案 你可能感兴趣的试题 ...
A.随机梯度下降法可以缓解网络训练过程中陷入鞍点的问题B.CNN相比于全连接的优势之一是模型复杂度低,缓解过拟合C.只要参数设置合理,深度学习的效果至少应优于随机算法D.LSTM在一定程度上解决了传统RNN梯度消失或梯度爆炸的问题相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈...
什么叫乘-加?神经网络里的运算大都是这样的: w和 x 都是向量,y 是标量。上式是全连接层或卷积层的典型运算。一次乘-加运算即一次乘法+一次加法运算,所以上式的 MACCs 是n 。 不过可以看到,加法运算的次数并非 n 而是 n-1 。但考虑 MACCs 时可以类比算法复杂度估算的 big-O ,即结果可以是近似的。
深度网络的计算消耗是学术 paper 相对少见的话题。当然,早期网络精度不够的情况下讨论压缩也没有意义。工程师需要实现模型并让网络尽可能地在各类环境下工作,模型的资源消耗情况和运行速度非常关键。 原文以移动端的模型应用为例,列出了四个主要问题: 空间占用——单个模型的参数文件要占用多大空间 ...