Params(参数量)、Model |
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Params(参数量)、Model_size(模型大小)和Flops(计算量)
参数量(params): 参数的数量,通常以M为单位。 params = Kh × Kw × Cin × Cout模型大小(模型大小): 在一般的深度学习的框架中(如PyTorch),一般是32位存储,即一个参数用32个bit来存储。所以,一个拥有1M(这里的M是数量单位一百万)参数量的模型所需要的存储空间大小为:1M * 32bit = 32Mb = 4MB。计算量(Flops): 即浮点运算数,用来衡量算法/模型的复杂度。图通常只考虑乘加操作的数量,而且只考虑Conv和FC等参数层计算量,忽略BN和PReLU等。一般情况下,Conv和FC层也会忽略仅纯加操作的计算量,如偏置加和shortcut残差加等。目前技术只有BN和CNN可以不加偏置。 FLOPs = Kh * Kw * Cin * Cout * H * W |
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