卷积神经网络参数量和计算量的计算

提示：据说是科大讯飞算法面试题

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文章目录

• 卷积神经网络参数量和计算量的计算
• • @[TOC](文章目录)
• 题目
• 一、计算量
• • 1. 首先一次卷积的计算量：
  • 2. 在一个特征图上执行卷积需要进行卷积的次数：
  • 3. C个特征图上进行卷积运算的次数
  • 4. 输出一个特征图通道需要的加法次数
  • 5. 输出O个特征图需要计算的次数
• 二、参数量
• 总结

题目

我们在设计一个CNN网络时，通常要考虑两个事情，

一个是这个网络需要的计算量有多大，
一个是这个模型的参数量有多少。

前者决定了网络训练的快慢（硬件设备确定的情况），
后者决定了计算设备需要多大的内存或显存。

不就是算法的时间复杂度和空间复杂度吗？？？

本文CNN的计算量以计算机做乘加次数为单位，即完成某个操作，需要执行多少次乘法和加法操作。

参数量以参数个数为单位，要计算内存或显存的，用参数量乘以每个参数所占的字节数即可。

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一、计算量

对于输入特征图f=(B,H,W,C),
卷积核张量kernel=(K,S,C,O),
其中，B是batch size大小，H，W，C分别是输入特征图的高，宽和通道数，
K,S,C,O分别是卷积操作时，卷积核的大小，移动步长(stride)，特征图输入通道及输出通道数。

先分开来看一下一个数据样本每一小步需要的计算次数：

1. 首先一次卷积的计算量：

2. 在一个特征图上执行卷积需要进行卷积的次数：

3. C个特征图上进行卷积运算的次数

C个输入特征图上进行卷积运算的次数为C

4. 输出一个特征图通道需要的加法次数

在C个输入特征图上进行卷积之后需要将卷积的结果相加，得到一个输出特征图上卷积结果，C个相加需要C-1次加法，所以输出一个特征图需要的计算量是

5. 输出O个特征图需要计算的次数

上面的式子得到的是卷积神经网路的一层所需要的计算量，

将每层的计算量相加就可以得到整个网络的计算量。

通常包含乘加的操作有Pool,Relu,BN(含有除法)，卷积等。

一般都是卷积操作占主要。

o(kN)=o(n)，一层就是老大了

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二、参数量

需要注意的是，上面计算的仅仅是模型的参数量，

若要计算模型实际需要多少显存，还要考虑特征图的大小，

因为每一层卷积的输出都需要缓存，
还要BN计算出来的均值和偏差也需要缓存，
权重的梯度也需要缓存。

通常模型参数所占用的显存比例很小。

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总结

提示：重要经验：

1）卷积神经网络参数量和计算量的计算，需要清楚知道卷积怎么卷，卷积核的KSCO都是啥含义，K是卷积核大小，S是步长，C是通道，O输出通道
3）笔试求AC，可以不考虑空间复杂度，但是面试既要考虑时间复杂度最优，也要考虑空间复杂度最优。