卷积中计算代价

本文介绍深度学习卷积操作中计算代价(the problem of computational cost)的衡量方法  在模型压缩以及嵌入式开发中，由于硬件条件的限制，导致网络的计算代价与参数量受到约束。那么计算代价如何衡量？ 举例：如下图，输入为28*28*192，卷积核大小为5*5*192，卷积核个数为32个，输出为28*28*32的特征。 我们可以这样理解，对于output共计28*28*32

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