卷积神经网络的复杂度分析

在进行CNN的设计中，我们不仅要考虑模型的准确率，还需要考虑模型的实用性。现阶段大量的paper纯堆精度，缺没有深入思考模型以及算法的实用性。 最近有一点感触很深：很多我们在做研究时认为默认的东西，在进行实际应用项目中，才发现这些先验数据是无法获得的，这和学术探索是很不同的。可能需要问自己，我们应该做怎样的研究者？   对于CNN，网络的复杂度分析也是非常非常重要的。 1、时间复杂度——计算量。

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