卷积和全连接层的模型参数计算详解,详细到神经元个数一个个算,天啊,以vgg16为
时间: 2023-09-18 19:02:34 浏览: 112
卷积层是深度学习中常用的一种层,用于提取图像或其他类型数据的特征。VGG16是一种经典的卷积神经网络模型,其结构包含13个卷积层和3个全连接层,我们以VGG16为例详细介绍如何计算参数个数。
卷积层的参数由卷积核的大小、深度和数量决定。在VGG16中,前13个卷积层的卷积核大小为3x3,深度为64、128、256、512各4组。每组4个卷积核,因此总共有3x3x(64+128+256+512)x4=3712个参数。
全连接层的参数由输入和输出神经元的数量决定。在VGG16中,有3个全连接层,第一个全连接层的输入神经元数量为7x7x512,输出神经元数量为4096,因此有7x7x512x4096=102,760,448个参数。第二个和第三个全连接层的参数数量相同,分别为4096x4096=16,777,216个参数。
因此,VGG16模型的总参数数量为3712+102,760,448+16,777,216=119,550,376个参数。
总结起来,卷积层的参数由卷积核的大小、深度和数量决定,全连接层的参数由输入和输出神经元的数量决定。计算参数时,需要考虑每一层的具体参数,并将其相乘得到最终的参数数量。VGG16模型作为一种经典的卷积神经网络,具有非常多的参数,这也是其在许多图像识别任务中取得优秀性能的原因之一。
相关问题
vgg16网络结构详解
VGG16是一种卷积神经网络模型,主要由卷积层、池化层和全连接层组成,共有16层神经网络。其网络结构如下:
输入层:224 x 224 x 3的图像
卷积层1:64个卷积核,大小为3 x 3,步长为1,padding为1,ReLU激活函数
卷积层2:64个卷积核,大小为3 x 3,步长为1,padding为1,ReLU激活函数
池化层1:大小为2 x 2,步长为2
卷积层3:128个卷积核,大小为3 x 3,步长为1,padding为1,ReLU激活函数
卷积层4:128个卷积核,大小为3 x 3,步长为1,padding为1,ReLU激活函数
池化层2:大小为2 x 2,步长为2
卷积层5:256个卷积核,大小为3 x 3,步长为1,padding为1,ReLU激活函数
卷积层6:256个卷积核,大小为3 x 3,步长为1,padding为1,ReLU激活函数
卷积层7:256个卷积核,大小为3 x 3,步长为1,padding为1,ReLU激活函数
池化层3:大小为2 x 2,步长为2
卷积层8:512个卷积核,大小为3 x 3,步长为1,padding为1,ReLU激活函数
卷积层9:512个卷积核,大小为3 x 3,步长为1,padding为1,ReLU激活函数
卷积层10:512个卷积核,大小为3 x 3,步长为1,padding为1,ReLU激活函数
池化层4:大小为2 x 2,步长为2
卷积层11:512个卷积核,大小为3 x 3,步长为1,padding为1,ReLU激活函数
卷积层12:512个卷积核,大小为3 x 3,步长为1,padding为1,ReLU激活函数
卷积层13:512个卷积核,大小为3 x 3,步长为1,padding为1,ReLU激活函数
池化层5:大小为2 x 2,步长为2
全连接层1:4096个神经元,ReLU激活函数
全连接层2:4096个神经元,ReLU激活函数
全连接层3:1000个神经元,softmax输出
VGG16是一种经典的卷积神经网络模型,其网络结构简单清晰,具有较好的性能表现。
VGG16构建过程详解
VGG16是由Karen Simonyan和Andrew Zisserman在2014年提出的深度卷积神经网络模型,它可以对图像进行分类、检测和分割等任务。下面是VGG16的构建过程:
1. 输入层:VGG16的输入是一个大小为224x224x3的RGB图像。
2. 卷积层:VGG16包含13个卷积层和5个池化层。在每个卷积层中,使用3x3大小的卷积核进行卷积操作,步长为1,填充方式为SAME。每个卷积层后面都跟着一个ReLU激活函数。
3. 池化层:在每个池化层中,使用2x2大小的池化核进行下采样操作,步长为2。
4. 全连接层:在VGG16的最后三层中,采用了全连接层来完成分类任务。这三层的神经元个数分别为4096、4096和1000,其中最后一层对应1000个ImageNet类别。
5. Dropout层:在全连接层之间,使用了Dropout层来避免过拟合。
6. Softmax层:在VGG16的最后一层使用softmax函数来进行多分类任务。
总结:VGG16是由13个卷积层、5个池化层和3个全连接层组成的深度卷积神经网络模型,可以对图像进行分类、检测和分割等任务。
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