反卷积的flops计算公式
时间: 2024-08-17 15:02:45 浏览: 31
反卷积(Deconvolution),也称为转置卷积(Transposed Convolution)或上采样(Upsampling),是一种用于增加图像分辨率的神经网络操作。它的FLOPs(Floating Point Operations,浮点运算次数)计算涉及到输入特征图、滤波器大小、步长以及填充等因素。
对于一个反卷积层,假设其输入特征图尺寸为H_in * W_in * C_in,滤波器尺寸为H_f * W_f * C_out * C_in,步长为S,填充为P,输出尺寸为H_out * W_out。其FLOPs通常按照以下步骤计算:
1. 输出高度和宽度的计算:\( H_{out} = \frac{H_{in} + 2P - H_f}{S} + 1 \) 和 \( W_{out} = \frac{W_{in} + 2P - W_f}{S} + 1 \)
2. 具体的FLOPs计算可以分为两个部分:
- 计算每个位置的滤波器应用(Element-wise Multiplication):\( (H_{out} * W_{out}) * C_{out} * C_{in} \times (H_f * W_f) \)
- 将结果进行逐元素求和(Convolution-like Operation):\( H_{out} * W_{out} \)
总FLOPs公式大约为:\( FLOPs \approx (H_{out} * W_{out}) * C_{out} * C_{in} \times (H_f * W_f) + (H_{out} * W_{out}) \)
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