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一文搞懂 FFN RNN CNN 的参数量计算公式 !!

内存需求:对于有限的硬件资源,如移动设备和嵌入式系统,了解参数数量有助于设计合适的模型结构。 调优和优化:了解模型的参数数量有助于调优超参数,比如学习率和正则化项。...2、前馈神经网络FFN 前馈神经网络相对比较简单,多个全连接层构成的网络结构,我们不妨假设: i:输入维度 h:隐藏层大小 o:网络输出维度 那么一个隐藏层的参数的计算公式为: num_params =...(一般来说,RNN结构中FFN数量为1,而GRU结构中FFN数量为3个,LSTM结构中FFN数量为4个) h:隐藏单元的大小 i:输入大小 在RNN中对于每个FFN,最开始输入状态和隐藏状态是concat...所以总的参数量的计算公式为: num_params = g × [(h+i)×h + h] 我们来看以下LSTM的例子,含有2个隐藏单元,输入维度为3,图示如下: 观察上图,我们将 g=4,h=2,i=...结果如下: 4、卷积神经网络CNN 对于卷积神经网络,我们主要观察卷积层,这里对每一层的卷积,我们假设: i:输入特征图的通道数 f:滤波器的尺寸 o:输出的通道数(等于滤波器的个数) 则对应卷积层的参数量计算公式为

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    03 性能分析之计算公式

    并发用户这些用户的最大特征是和服务器产生了交互,这种交互既可以是单向的传输数据,也可以是双向的传送数据。...PS:每秒事务数,每秒钟系统能够处理的交易或事务的数量每秒事务数,是衡量系统性能的一个重要指标 >> 在性能测试过程中,不是发起的并发用户数越多,系统能够支撑从而说明性能就越好。...>> 估算并发用户数的方法 公式1: 平均并发用户数:C = nL/T 并发用户数峰值:C’= C+3根号C C是平均的并发用户数;n是login session的数量;L是login session的平均长度...C = 400*4/8 = 200 C‘= 200+3*根号200 = 242 公式2: 平均并发用户数:C=n/10 并发用户数峰值:C’=r*C(通常r=2~3) 通常用访问系统的用户最大数量的10%

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    EasyCVR服务器集群设备列表返回数量异常的排查与优化

    EasyCVR平台已经实现了集群功能,该功能具体是指可以通过多台服务器协作的方式,实现流媒体处理、分发时的服务器负载均衡以及不同服务器之间的数据共享需求。...在测试功能时发现,集群设备列表返回数量有异常。参加集群的服务器关闭集群后,返回的设备数量为全部的集群设备总数,正常情况下,应该是只返回当前服务器上的设备数量。针对该情况,我们立刻进行了排查与优化。...图片图片在设备列表接口查询设备数量时,应该先判断当前服务器是否开启了集群,如果没有开启集群,则在统计设备数量时,在SQL语句加入集群ID条件。...按此逻辑修改后,集群设备列表返回的数量已经是正确的了,如图:图片我们在前期的文章中分享过很多关于集群的技术型文章,感兴趣的用户可以翻阅我们往期的文章进行了解。...EasyCVR的集群不仅提升了平台视频服务能力的灵活性与拓展性,而且也极大提升了服务器的计算与处理能力,在场景应用上更加能满足用户的多业务拓展需求。感兴趣的用户可以前往演示平台进行体验或部署测试。

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    常见排列组合问题的计算公式

    Nκ * κ} 总的元素数量 N = Nα + Nβ + Nγ + ... Nκ 在实践中我们会遇到从集合Ω中取子集Ε的问题,取子集的问题从概率论的角度来说就是某种事件出现的概率。...这里的γ 是k种类型的元素中的任意一种,数量为Nγ。...因为所有M个元素中γ的数量固定为R,因此其他剩下的元素的组合数量是C(N-Nγ, M-R), 而在Nγ个中取R个元素γ的组合数量是 C(Nγ, R)。...这样第一次有N种取法,第二次有N-1种取法,第M次有N-M+1种取法,因此总的可取的数量是:A(N,M) 。这里的排列是要考虑顺序的。 子问题1: 第i次取到的元素是γ。...第w次取到γ ( i j ... w) 类型数量为R 这个问题因为每次取到的值和其他位置取到的值无关,每种类型的方法都是其元素的数量,因此可以用乘法,剩余的再用排列来计算。

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