[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 $H$ 、 $W$ 和 $C_{in}$ 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。

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

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

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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