#目的
AlfredoCanziani&EugenioCulurciello,AdamPaszke.
AN ANALYSIS OF DEEP NEURAL NETWORK MODELS FOR PRACTICAL APPLICATIONS.
arXiv:1605.07678v4.

この文献は、以下で公開されている。
https://arxiv.org/pdf/1605.07678.pdf

ディープラーニングのモデルの処理量を知りたい場合がある。
処理量としては、G-Ops等で示されているのが、扱いやすい。
処理量が記載された文書やサイトは沢山あるが、どれが、語弊のない数値が書かれているか、判断つかないときがある。
少し、情報を集めたいと考えました。

　まず、この文献は、沢山の情報があり、以下の方に役立つと思う。

　　　・ディープラーニングのモデルの処理量（GOPSなど）を知りたい人

#よく見る情報

下記の図をよく見る。
個人的には、いまの段階では、横軸の値だけが関心事ですが。

（この文献をよく見る理由は、沢山のモデルに関する情報があるため、
個別の情報も正しく、語弊のない記載になっていると期待できるから。）

（適宜、追記します。まずは、この文献の存在の紹介が主な意図です。）

図：引用
Figure 2: Top1 vs. operations, size ∝ parameters.

引用：

目分量で、グラフの値を読む。
結果は、以下のとおり。

#まとめ
この文献は、よく見ます。
よく参照されているのではないでしょうか？
（どこで、この文献にたどり着いたのかは、忘れました。）

#関連（本人）

文献『From Model to FPGA: Software-Hardware Co-Design for Efficient Neural Network Acceleration』を読む

#今後
適宜、情報を足します。
コメントなどあれば、お願いします。