CNN中参数量和FLOPs计算

本文介绍了卷积神经网络(CNN)中参数量和FLOPs的计算方法。对于一个卷积层,参数量由输入通道Cin、输出通道Cout、卷积核尺寸Kh×Kw及偏置项Cout决定,FLOPs则考虑了这些因素与输出特征图尺寸H'×W'的乘积。FLOPs作为衡量模型复杂度的指标,对于理解和优化CNN模型至关重要。

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对于一个卷积层,假设其大小为 K h × K w × C i n × C o u t K_{h}×K_{w}×C_{in}×C_{out} Kh×Kw×Cin×Cout(其中 C i n C_{in} Cin为input channel, C o u t C_{out}

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