resnet50参数量・resnet50+fpn

增云 2025年8月4日 14:00:07 服务器教程 66

经典神经网络参数的计算【不定期更新】

经典神经网络参数的计算结果如下：AlexNet：参数量为6000万个。VGG模型：VGG16：参数量为138，344，128个。VGG19：参数量为143，652，544个。ResNet系列：ResNetV134layer与ResNetV134layer：在计算参数量时，需特别考虑升维时的projection shortcut参数增加。

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例如，若输入特征图大小为5×5×1，卷积核数量为1，卷积核大小为3×3，输出特征图大小为3×3×1，则乘法次数为9，加法次数为8。考虑偏置时，FLOPs计算变为2倍的乘法次数加1次加法，即2×K_h×K_w×C_in。在神经网络部署中，参数量和FLOPs是两个关键指标。

动态参数：通常经验性地取0.6 - 0.8之间的值，以控制权重更新的方向和速度。允许误差：一般设定在0.001 - 0.00001范围内，当两次迭代结果的误差小于该值时，系统结束迭代。迭代次数：通常预设为1000次，因神经网络计算不能保证所有参数配置下迭代结果收敛，此为迭代不收敛时允许的最大次数。

神经网络的前向传播运算过程，其中包含参数量和计算量的考量。以卷积层为例，参数量计算主要由卷积核的权重数量决定。公式表示为：[公式]，这里包括卷积核的权重数量，加1表示偏置，乘以 [公式] 表示该层卷积核的数量。全连接层的参数量计算则基于输入特征向量的权重。

步长=2的卷积操作。例如，经过4次最大池化（大小=2，步长=2）后，相当于将原图缩放16倍。回顾卷积对dimensions的shrinking过程，以示例说明。最大池化操作在CNN中用于缩小尺寸，同时减少计算复杂度。通过本文，您将对CNN参数计算有全面的理解，有助于深入学习和应用卷积神经网络。

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AI杂谈:网络统计

可以使用pip install torchstat安装，它提供了更全面的统计信息，包括每一层的统计信息以及输入输出buffer的累加情况。常见网络的统计信息以下是一些常见网络在torchstat下的统计信息，包括参数量（params）、计算量（FLOPs）、输出buffer累加（MemW）和输入输出buffer累加（MemRW）。

特征重要性是一个研究较早的领域，始于G. Garson于1991年撰写的文章《神经网络连接权重的可解释性》。在学术界和专著中，特征重要性通常作为可解释人工智能（XAI）或可解释机器学习（IML）这一广阔主题下的一个子领域而存在。因此，理解特征重要性往往与模型可解释性紧密相关。

学习交流平台在学术与知识共享领域扮演着重要角色，它们提供了一个讨论、学习与获取信息的高效途径。在这篇文章中，我们将聚焦于几个国内外知名的高质量AI社区与内容平台，包括Reddit、Medium、Quora与知乎，探讨如何充分利用这些平台进行深度学习。

早期线性模型解释性强，而后来的bagging和boosting模型也自带特征重要性计算功能。正则化常用于特征选择，FTRL中可见其应用。特征选择与特征重要性分析概念不同，前者多为事前，后者则是在模型训练后进行。统计领域更侧重于特征选择研究。

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