卷积神经网络计算参数数量的过程
时间: 2023-12-03 13:03:41 浏览: 32
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的参数数量由卷积层、池化层和全连接层的参数数量共同决定。以下是计算参数数量的具体步骤:
1. 卷积层的参数数量
卷积层的参数由卷积核的数量、大小和深度决定。假设输入的图像大小为 $W \times H$,卷积核大小为 $F \times F$,卷积核数量为 $K$,深度为 $D$,则卷积层的参数数量为 $(F \times F \times D + 1) \times K$,其中 $+1$ 是偏置项的数量。
2. 池化层的参数数量
池化层没有参数,因此其参数数量为 $0$。
3. 全连接层的参数数量
全连接层的参数由输入和输出的神经元数量决定。假设输入的神经元数量为 $N$,输出的神经元数量为 $M$,则全连接层的参数数量为 $(N+1) \times M$,其中 $+1$ 是偏置项的数量。
总的参数数量为各层参数数量的总和。例如,一个具有 $2$ 个卷积层、 $2$ 个池化层和 $1$ 个全连接层的 CNN,其中第一个卷积层的卷积核大小为 $3 \times 3$,深度为 $32$,第二个卷积层的卷积核大小为 $3 \times 3$,深度为 $64$,全连接层有 $128$ 个神经元,输出层有 $10$ 个神经元的情况下,其总参数数量为:
$$(3 \times 3 \times 1 + 1) \times 32 + (3 \times 3 \times 32 + 1) \times 64 + (7 \times 7 \times 64 + 1) \times 128 + (128 + 1) \times 10 = 1,663,370$$
因此,该 CNN 共有 $1,663,370$ 个参数。