神经网络的运算量FLOPS

FLOPS(floating point operations per second),每秒浮点运算次数。

对于计算量主要有Adds和Flops两个概念。shufflenet的论文用的是FLOPS,MobileNet用的是MAdds,FLOPS应该是Adds的两倍。

一般 c o n v 2 d conv2d conv2d 的CNN卷积层的FLOPS(有论文出处:Pruning Convolutional Neural Networks for Resource Efficient Inference,arxiv 1611.06440):

F L O P S = 2 H W ( C i n K 2 + 1 ) C o u t \mathrm{FLOPS}=2HW\left(C_{in}K^2+1\right)C_{out} FLOPS=2HW(CinK2+1)Cout

知乎上有比较详细的解释。

Depthwise 卷积层的FLOPS, C i n = C o u t C_{in}=C_{out} Cin=Cout

F L O P S = H W C i n K 2 \mathrm{FLOPS}=HWC_{in}K^2 FLOPS=HWCinK2

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