No pude encontrar la fórmula correcta para calcular la cantidad de MAC en una capa convolucional en una CNN. Probé esta fórmula de Quora
[((H-K+S) /S) *((W-L+S)/S)) *C*M*N]
Donde: H W tamaño del mapa de características de entrada; K L tamaño del filtro S paso C canales de la entrada M Mapa de características de salida N número de mapa de características de entrada
Tomé un ejemplo: 1 imagen de entrada 5x5x1 1 filtro 3x3x1 Luego hice un cálculo ingenuo, obtuve 81 MAC. Pero cuando utilicé la fórmula mencionada anteriormente, obtuve 9.
Creo que hay algo que no entendí.
Gracias por adelantado
Digamos que tiene estos parámetros:
K es el ancho y la altura de su núcleo
C_in es el número de canales de entrada
C_out es el número de canales de salida
H_out y W_out altura y ancho de la matriz de salida respectivamente
Luego, necesita (K^2) * C_inoperaciones MAC para calcular cada mapa de características de salida y tendrá H_out * W_out * C_outestos mapas de características de salida. Entonces los MAC totales serían:
(K^2) * C_in * H_out * W_out * C_out
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