深層学習におけるFLOPSとは？FLO という用語だけを使用しないのはなぜですか?
FLOPS という用語を使用して、凍結された深層学習ネットワークの操作数を測定します。
ウィキペディアによると、FLOPS = 1 秒あたりの浮動小数点演算。計算ユニットをテストするときは、時間を考慮する必要があります。しかし、深層学習ネットワークを測定する場合、この時間の概念をどのように理解すればよいでしょうか? FLO (浮動小数点演算) という用語だけを使用するべきではありませんか?
なぜ人々はFLOPSという用語を使用するのですか? わからないことがあるとしたら、それは何ですか？
====添付ファイル===
私が言及した凍結された深層学習ネットワークは、一種のソフトウェアです。ハードウェアの問題ではありません。ディープ ラーニングの分野では、人々は FLOPS という用語を使用して、ネットワーク モデルを実行するために必要な操作の数を測定します。この場合、私の意見では、FLO という用語を使用する必要があります。人々は FLOPS という用語について混乱していると思いました。他の人が同じように考えているのか、それとも私が間違っているのか知りたいです。
これらのケースを見てください：
https://iq.opengenus.org/floating-point-operations-per-second-flops-of-machine-learning-models/