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皇冠线上开户但是由于距离太远

2016-03-10 来源: 作者:陈延鹏 责任编辑:田艳敏

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具体一点说来,VGGNet的层皇冠线上开户但是由于距离太远 结构和花费的内存如下:INPUT: [224x224x3] memory: 224*224*3=150K weights: 0CONV3-64: [224x224x64] memory: 224*224*64=3.2M weights: (3*3*3)*64 = 1,728CONV3-64: [224x224x64] memory: 224*224*64=3.2M weights: (3*3*64)*64 = 36,864POOL2: [112x112x64] memory: 112*112*64=800K weights: 0CONV3-128: [112x112x128] memory: 112*112*128=1.6M weights: (3*3*64)*128 = 73,728CONV3-128: [112x112x128] memory: 112*112*128=1.6M weights: (3*3*128)*128 = 147,456POOL2: [56x56x128] memory: 56*56*128=400K weights: 0CONV3-256: [56x56x256] memory: 56*56*256=800K weights: (3*3*128)*256 = 294,912CONV3-256: [56x56x256] memory: 56*56*256=800K weights: (3*3*256)*256 = 589,824CONV3-256: [56x56x256] memory: 56*56*256=800K weights: (3*3*256)*256 = 589,824POOL2: [28x28x256] memory: 28*28*256=200K weights: 0CONV3-512: [28x28x512] memory: 28*28*512=400K weights: (3*3*256)*512 = 1,179,648CONV3-512: [28x28x512] memory: 28*28*512=400K weights: (3*3*512)*512 = 2,359,296CONV3-512: [28x28x512] memory: 28*28*512=400K weights: (3*3*512)*512 = 2,359,296POOL2: [14x14x512] memory: 14*14*512=100K weights: 0CONV3-512: [14x14x512] memory: 14*14*512=100K weights: (3*3*512)*512 = 2,359,296CONV3-512: [14x14x512] memory: 14*14*512=100K weights: (3*3*512)*512 = 2,359,296CONV3-512: [14x14x512] memory: 14*14*512=100K weights: (3*3*512)*512 = 2,359,296POOL2: [7x7x512] memory: 7*7*512=25K weights: 0FC: [1x1x4096] memory: 4096 weights: 7*7*512*4096 = 102,760,448FC: [1x1x4096] memory: 4096 weights: 4096*4096 = 16,777,216FC: [1x1x1000] memory: 1000 weights: 4096*1000 = 4,096,000TOTAL memory: 24M * 4 bytes ~= 93MB / image (only forward! ~*2 for bwd)TOTAL params: 138M parameters有意思的是,大家会注意到,在VGGNet这样一个神经网络里,大多数的内存消耗在前面的卷积层,而大多数需要训练的参数却集中在最后的全连接层,比如上上面的例子里,全连接层有1亿权重参数,总共神经网里也就1.4亿权重参数 皇冠平台出只要在二十岁以下

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其用法格式如下:<s:iftest="表达式">标签体</s:if><s:elseiftest="表达式">标签体</s:elseif><!--允许出现多次elseif标签-->...<s:else>标签体</s:else>2.s:iterator标签该标签主要用于对集合进行迭代,这里的集合包含List、Set,也可以对Map类型的对象进行迭代输出

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