【CNN】卷积神经网络中param和FLOPs介绍

卷积神经网络中param和FLOPs介绍

CNN论文中在比较网络性能时经常会提到这两个参数，下面简单介绍这两个参数的含义。

Parameters：是指这个网络中参数的数量(训练网络时学习的参数)。这里的参数一般指的时参数W和b，也就是权重和附加值。

FLOPs：全称是floating point operations，即表示浮点运算次数(在CNN中也可简单成为网络的计算量)，小s后缀是复数的缩写。

------上面说道FLOPs，顺便提一下与他有些易混淆的FLOPS。

FLOPS：全称是floating point operations per second，意指每秒浮点运算次数，即用来衡量硬件的计算性能。比如NVIDIA在介绍不同型号显卡的计算力时，就是用的这个参数。

 

总结：Parameters和FLOPs都是用来计算网络复杂度的，Parameters可以简单理解为网络的参数数量，FLOPs可以简单理解为网络前向运算时的计算量，它们的数值越大，网络越”复杂”。

 

PS：说到这里又想到了一个参数(ˇˍˇ) ---> FPS，它在CNN中指的是网络每秒钟能够处理图片的数量，例如FPS=20是指网络一秒钟可以处理20张图片。反推过来就是处理一张图片需要50ms.

好了，好了，不能再啰嗦这些小儿科了，万一被哪个大佬刷到要吵我吐口水了！