CNN AlexNet 算法复杂度答案

【问题标题】：CNN AlexNet algorithm complexityCNN AlexNet 算法复杂度
【发布时间】：2017-07-31 13:39:08
【问题描述】：

我是机器学习专业的一年级学生，最近才真正开始沉浸其中。

所以，教授给了我一个任务，计算个数：

在众所周知的卷积神经网络中处理 - AlexNet。

我找到了一些关于它的matherials，但我真的很困惑从哪里开始。

因此，整体结构可能如下所示：

但是，我怎样才能清楚地计算每种类型的操作？

【问题讨论】：

您要求我们解决您的“工作”。您应该尝试并告诉我们您做了什么，这样我们就可以帮助您解决一个问题，而不仅仅是为您完成工作。
@rakwaht 你读过我的问题吗？如果是这样，再做一次。我在问概念，如何区分矩阵操作以及在哪些步骤上进行计算。与其放置无用的反对票，不如就该主题提出一些建议。否则，它会让人以为您对此一无所知，只想“适度”。
是的，我读过它，是的，我只是在主持，顺便说一句，我最终来到这里是因为我认为这个问题从标题上看很有趣。无论如何，我仍然认为您正在寻求非常广泛的帮助。你应该尝试一个更具体的问题，ps不要因为个人原因而生气。

【解决方案1】：

这是一个卷积网络。这些限制参数使计算易于管理，同时仍能提供良好的结果。

这个特定的网络在很多地方和论文中都有描述，因此不难获得所涉及的参数和卷积网络数量的数字。

但您需要先了解卷积网络的工作原理。我发现这是一个很好的起点：http://cs231n.github.io/convolutional-networks/

【讨论】：