- Bubbliiiing · 已于 2022-10-16 17:06:19 修改
学习前言
很多同学在学习时想到轻量化这一优化方案，但常常面对到一个困境是为什么参数量减少了，速度反而变慢了？在这个博客中，我会对网络中常用的计算量衡量指标进行解析。
Content Under CC-BY-SA license 神经网络学习小记录72——Parameters参数量、FLOPs浮点 ...
目前大部分的轻量级模型在对比模型速度时用的指标是FLOPs，这个指标主要衡量的就是卷积层的乘法操作。 但是实际运用中会发现，同一个FLOPS的网络运算速度却不同，只用FLOPS去进行衡量的话并不能完全代表模型速度。 这是ShuffleNetV2论文里的一张图，网络的运行时间分解不同的组成部分。由图可以得出虽然卷积 … 展开
神经网络的计算量 (FLOPs)、参数量 (Params)、推理 …
2022年12月13日 · 参数量（Params）：指的是模型中需要学习的参数的数量。参数量越多，模型的表达能力越强，但也容易导致过拟合和计算负担。推理时间（FPS）：指的是模型在推理阶段处理一个样本所需的时间，通常以每秒处理 …
深度学习中模型计算量 (FLOPs)和参数量 (Params)的理解 ...
- 第一种方法：thop。计算量：FLOPs，FLOP时指浮点运算次数，s是指秒，即 …
- 第二种方法：ptflops。# -- coding: utf-8 -- import torchvision from ptflops …
- 第三种方法：pytorch_model_summary。import torch import torchvision from …
- 第四种方法：参数总量和可训练参数总量。import torch import torchvision …
模型计算力（flops）和参数（parameters） - 知乎 …
2020年6月15日 · 参数量： CNN: 一个 卷积核 的参数 = k*k*Cin+1 一个卷积层的参数 = (一个卷积核的参数)*卷积核数目=k*k*Cin*Cout+Cout FLOPS : 注意全大写，是floating point operations per second的缩写，意指每秒浮点运算次数，理 …
超强总结：9个大模型评估指标！！ - 知乎
2025年1月9日 · 那么，模型的指标一般包括时延、吞吐量、参数量、激活值、MAC、FLOP、FLOPS、OP、OPS ： 延迟（Latency）：处理一次任务的时间；吞吐量（Throughput）：可以同时处理任务的数量；参数 …
机器学习中的参数（Parameters）与超参数 ...
22 小时之前 · 四、超参数是“参数的参数”吗？4.1 从层级关系理解 参数是模型的“执行者”：直接参与计算并影响预测结果（如 W 和 b）。 超参数是“规则的制定者”：控制参数的调整过程（如 …
模型指标parameters参数量 - 百度文库
模型指标中的parameters参数数量是一个用于衡量模型复杂度的重要指标。 它是指模型中所有参数的总和，包括神经网络中的权重、偏置和激活函数等。 参数数量的多少直接影响到模型的训 …
深度学习中Parameters个数和FLOPS计算——以CNN中经典 ...
2024年3月22日 · 在深度学习中，理解和计算模型的参数量和FLOPS是非常重要的。通过对AlexNet的解析，我们可以了解到如何计算这些指标，并以此为基础来评估和优化我们的模型。
深度学习笔记（二十）网络的参数量(param) 和浮点 …
2020年4月8日 · CNN 模型所需的计算力（flops）和参数（parameters）数量是怎么计算的？ 2. TensorFlow 模型浮点数计算量和参数量统计. 3. How fast is my model? 理论上的计算公式如下：
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