[神经网络]计算量GFLOPS和参数量#Params以及感受野计算

FLOPS:floating point operations per second的缩写,意指每秒浮点运算次数,理解为计算速度。衡量硬件性能的指标。
FLOPs:floating point operations的缩写(s表复数),意指浮点运算数,理解为计算量。衡量算法/模型的复杂度。

假设采用滑动窗实现卷积且忽略非线性计算开销,则卷积核的FLOPs为,其中HWC_{in}分别为输入特征图(就是输入图片了)的高度、宽度和通道数,K为核宽度,C_{out}为输出通道数。

\textup{FLOPs}=2HW(C_{in}K^{2}+1)C_{out}

 

全连接层网络FLOPs为,其中,I为输入维数,O为输出维数。

\textup{FLOPs}=(2I-1)O

 

[神经网络]计算量GFLOPS和参数量#Params以及感受野计算_第1张图片

Ref: Molchanov P, Tyree S, Karras T, et al. Pruning Convolutional Neural Networks for Resource Efficient Inference[J]. 2016.

https://blog.csdn.net/zhaoyin214/article/details/83616164

 

https://blog.csdn.net/wangdongwei0/article/details/88389775

https://zhuanlan.zhihu.com/p/33992733

https://zhuanlan.zhihu.com/p/34475420

https://zhuanlan.zhihu.com/p/29024978

https://blog.csdn.net/peaceinmind/article/details/78079263

https://blog.csdn.net/warm_in_spring/article/details/79133459

https://blog.csdn.net/hzhj2007/article/details/80164909

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https://blog.csdn.net/qian99/article/details/79008053

 

https://blog.csdn.net/wgx571859177/article/details/80983043

https://fomoro.com/projects/project/receptive-field-calculator

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