衡量神经网络的三个指标,参数量,multi-add,flop计算力
1.深度学习框架FLOPs的概念
FLOPS:注意全大写
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。是一个衡量硬件性能的指标。
FLOPs
Floating point operations 浮点运算数量,就是计算量
主要由卷积组成,BN,relu pool占比较少
Image大小为 5x5
卷积核大小为 3x3
那么一次3x3的卷积(求右图矩阵一个元素的值)所需运算量:(3x3)个乘法+(3x3-1)个加法 = 17
要得到右图convolved feature (3x3的大小):17x9 = 153
2.参数量就是w,b的个数
例如每个滤波器55=25个unit参数和一个bias参数,一共6个滤波器,共(55+1)*6=156个参数
3.multi-add
对于一个 HiWiCi 的输入特征图经过KwKh的卷积操作并输出 HoWo*Co 的特征图有两种算数操作(即,Multi-Add)
1,乘法操作
对于Kh*Kw的卷积窗口,有 Kh*Kw*Ci 次乘法操作,因为卷积是在输入特征图上进行,而卷积是在 Ci 个通道上同时进行。
2,加法操作
对于 n 个元素求和,我们需要 n - 1次加法。而在一个卷积窗口内有 Kh * Kw * Ci 个元素。所以我们需要Kh*Kw*Ci - 1次加法操作。
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