输入数据时全连接层计算量是多少

女爷i 2024-03-17 00:17 8阅读 0赞

假设是这样的  
![7eada12beaea4d4f989f11640455ee87.png][]  
那么计算公式是这样的

\[ a 1 a 2 a 3 \] = \[ W 11 W 12 W 21 W 22 W 31 W 32 \] × \[ x 1 x 2 \] + \[ b 1 b 2 b 3 \] \\left\[\\begin\{array\}\{l\} a\_1 \\\\ a\_2 \\\\ a\_3 \\end\{array\}\\right\]=\\left\[\\begin\{array\}\{ll\} W\_\{11\} & W\_\{12\} \\\\ W\_\{21\} & W\_\{22\} \\\\ W\_\{31\} & W\_\{32\} \\end\{array\}\\right\] \\times\\left\[\\begin\{array\}\{l\} x\_1 \\\\ x\_2 \\end\{array\}\\right\]+\\left\[\\begin\{array\}\{l\} b\_1 \\\\ b\_2 \\\\ b\_3 \\end\{array\}\\right\] a1a2a3=W11W21W31W12W22W32×\[x1x2\]\+b1b2b3

易得全连接层参数计算

权值参数 = 输入一维数组大小 ∗ 全连接层输出结点数 权值参数=输入一维数组大小\*全连接层输出结点数 权值参数=输入一维数组大小∗全连接层输出结点数  
 偏置参数 b = 全连接层输出结点数 偏置参数b=全连接层输出结点数 偏置参数b=全连接层输出结点数

eg. 输入有5044个神经元结点，输出有500个结点，则一共需要5044\*500=400000个权值参数W和500个偏置参数b

计算大概是这样的一个示意图

![ae0ad3964c0c41cca7e2661340509295.png][]

[7eada12beaea4d4f989f11640455ee87.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/15/00f43b928ecb4b1fa4aeaa0751f87bb3.png
[ae0ad3964c0c41cca7e2661340509295.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/15/5cd598733af94e1c96de407d7f529c7a.png

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