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* 回复内容中包含的链接未经审核,可能存在风险,暂不予完整展示!valid卷积:不填充padding
same卷积:填充padding,使得输出和输入大小一致
多维卷积:过滤器的最后一个数字通道必须和输入图片的通道数匹配,过滤器的多少,决定最后输出图片的通道数
输出公式(向下取整):
在这里插入图片描述
池化:输入通道数和输出通道数相同,也就是池化的过滤器通道数为1
2.参数量计算
在这里插入图片描述
【卷积层的参数量】
输入:224 * 224 * 3,64个 3 * 3 * 3 filter,输出feature map 224 * 224 * 64,卷积层的参数量为:(3 * 3 * 3 +1 )* 64=1792
计算公式:参数量=(filter size + 1)* 当前层filter数量
【全连接层的参数量】
VGG-16最后一次池化得到的feature map为 7 * 7 * 512 ,全连接层是将feature map展开成一维向量 1 * 4096 。实际上,我们就是用4096个7 * 7 * 512 的filter去做卷积(可以理解为是一个卷积层)。我们就可以计算第一个FC的参数量 (7 * 7 * 512 + 1 )* 4096=102764544
注:如果准确来计算的话,还需要加上偏置b。
3.计算量
【卷积层的计算量】
输入:224 * 224 * 3,64个 3 * 3 * 3 filter,输出feature map 224 * 224 * 64,future map中的每个一像素点都是3 * 3 * 3的filter在原图上计算一次得到的,所以它的计算量为3 * 3 * 3=27
已经知道单个像素的计算量,那么乘以feature map所有像素,就是一次卷积的计算量:224 * 224 * 64 * 3 * 3 * 3
计算量 = 输出的feature map * 当前层filter_size
这仅仅是单个样本前向传播计算量,实际计算量还应乘以batch size。
【全连接层的计算量】
其实和卷积层计算量的计算方法是一样的。
VGG-16最后一次卷积得到的feature map为7 * 7 * 512 ,全连接层是将feature map展开成一维向量 1 * 4096。则FC层的计算量为 1 * 4096 * 7 * 7 * 512=102760448
通过以上讨论可以发现:我们需要减少网络参数时主要针对全连接层;进行计算优化时,重点放在卷积层。
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Valid卷积意味着不填充,这样的话,如果你有一个n×n的图像,用一个f×f的过滤器卷积,它将会给你一个(n-f+1)×(n-f+1)维的输出。
Same卷积,那意味你填充后,你的输出大小和输入大小是一样的。根据这个公式n-f+1,当你填充p个像素点,n就变成了n+2p,最后公式变为n+2p-f+1。因此如果你有一个n×n的图像,用p个像素填充边缘,输出的大小就是这样的(n+2p-f+1)×(n+2p-f+1)。如果你想让n+2p-f+1=n的话,使得输出和输入大小相等,如果你用这个等式求解p,那么p=(f-1)/2。所以当f是一个奇数的时候,只要选择相应的填充尺寸,你就能确保得到和输入相同尺寸的输出。Valid:用过滤器在输入的矩阵中按步长移动时候,会把最后的不足部分的列和行抛弃。Valid卷积意味着不填充
如果你有一个n×n的图像,用一个f×f的过滤器卷积,它将会给你一个(n-f+1)×(n-f+1)维的输出。这类似于我们在前面的视频中展示的例子,有一个6×6的图像,通过一个3×3的过滤器,得到一个4×4的输出。
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- meira
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