CNN中parameters和FLOPs计算

最新推荐文章于 2025-04-17 02:11:36 发布
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分类专栏： CNN 文章标签： CNN
本文详细解析了卷积层的FLOPs计算方法，包括卷积层参数量的计算，以及如何根据输入输出特征图尺寸计算总运算量。同时，文章对比了卷积层与全连接层在FLOPs计算上的不同。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

给定一个卷积层 C in * C out * H k * W k  (H k * W k 为 kernel shape), output feature  map shape 为 H * W，其 FLOPs 为____，参数量为 ______(1 乘累加 = 2 FLOPs).

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FLOPS（即“每秒浮点运算次数”，“每秒峰值速度”），是“每秒所执行的浮点运算次数”（floating-point operations per second）的缩写。它常被用来估算电脑的执行效能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。正因为FLOPS字尾的那个S，代表秒，而不是复数，所以不能省略掉。

矩阵乘法的浮点运算次数如何计算
假设有m * n的矩阵A, 和n * o的矩阵B, 则最终会形成m * o的矩阵C (C = A * B)
其中n是A的宽度, 也是B的高度.

最终总的运算量需要m * o * n次乘加.
将1次乘加看成两次运算(一次乘法, 一次加法),
则最终需要 2 * m * o * n次运算, 这是总的浮点数运算量

由于每个feature map上每个点的权值是共享，这是CNN的一个重要特性，也可以说是优势（因此才获得特征不变性，以及大幅减少参数数量），所以我们在计算FLOPs是只需在parameters的基础上再乘以feature map的大小即可，即对于某个卷积层，它的FLOPs数量为：

[(K_h * K_w * C_{in}) * C_{out} + C_{out}] * (H * W) = num\_params * (H * W)，

其中num\_params表示该层参数的数目。

对于全连接层，由于不存在权值共享，它的FLOPs数目即是该层参数数目：N_{in} * N_{out} + N_{out}.

转自 https://blog.youkuaiyun.com/qq_36653505/article/details/86700885

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