卷积中参数量和计算量

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参数量

参数量是参与计算参数的个数, 占用内存空间，假设输入通道和输出通道都是 1，核大小为#alt=)
&，输入 map 大小为

#alt=)
，输出 map 大小为#alt=)
，考虑偏置，不补 0 的卷积。

其参数量为：

若考虑输入通道
和输出通道
，则参数量为：%2B1)*C_%7Bout%7D#alt=)

计算量（乘加次数）

MAC(Multiply Accumulate)，需要考虑输出 map 的大小，1 个 MAC 算两次操作

假设输入通道和输出通道都是 1，核大小为 K*K，输入 map 大小为

#alt=)
，输出 map 大小为#alt=)
，考虑偏置，不补 0 的卷积。

其计算量为：

若考虑输入通道
和输出通道
，则计算量为：

FLOPs(floating point operations)

浮点运算量，指计算量，跟乘加次数有点不一样，若考虑偏置

则 FLOPs =H_%7Bout%7DW%7Bout%7D*C%7Bout%7D#alt=)

不考虑偏置的情况下

则 FLOPs =H_%7Bout%7DW%7Bout%7D*C%7Bout%7D#alt=)

注意：这里乘和加分开，加的操作因为 n 个数相加所以减 1 了，考虑偏置则补掉了加 1

可分离的卷积具体操作是先对输入 map 每单个 channel 进行卷积的操作，然后再进行 1 维卷积实现输出通道的改变。

假设输入通道和输出通道都是 1，核大小为#alt=)
&，输入 map 大小为

#alt=)
，输出 map 大小为#alt=)
，考虑偏置，不补 0 的可分离卷积。

考虑输入通道
和输出通道

参数量：

#alt=)
， 后面加 1 是偏置

MAC 计算量：

FLOPs 计算量为：

H_%7Bout%7DW%7Bout%7D%2B(C%7Bin%7D211)H%7Bout%7D*W%7Bout%7D*C_%7Bout%7D#alt=)

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