CNN(강의자료 38 39 페이지 질문)
218
작성한 질문수 2
weight sharing 설명하실 때 학습해야할 parameter수를 계산하면서 비교하셨는데
학습해야할 parameter에 feature Map 또한 고려하셨는데 feature Map은 레이어에서 입력 또는 출력이 아닌가요?
어떻게 학습해야할 파라미터수가 강의자료(38, 39page)처럼 계산되었는지 궁금합니다.!!
답변 1
0
안녕하세요 전영준님.
Weight sharing을 하지 않을 경우 학습해야할 parameter는 다음과 같이 계산됩니다.
이미지를 거치면서 feature를 추출하는 Kernel의 크기 (5 x 5)
38페이지의 이미지 사이즈가 32이기 때문에 Kernel은 여기서 총 28번 움직일 수 있습니다. 가로와 세로로 움직일수 있으므로 (28 x 28)
총 30개의 feature map을 추출한다고 가정하면 5 x 5 x 28 x 28 x 30이 되는 것입니다.
[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드 먼저? 구현하며 배우는 Transformer 먼저?
0
25
1
전 강의와 전혀 이어지지가 않음
0
26
1
Continual Learning 과 Transfer Learning 의 차이점
0
1473
1
Deep Learning 정의에 나온 Graphical representation learning에 대해서
0
602
1
학습시간 줄이는 방법에 대하여 문의 드리겠습니다.
0
1195
3
cross_entropy
0
2401
1
Mnist 데이터 실습 관련 질문입니다!
0
301
1
CNN_MNIST 실습예제 질문입니다.
0
260
1
프리트레인 질문있습니다
0
277
1
ResNet 클래스의 _make_layer 메서드 부분의 설명이 이해가 되지 않습니다
0
761
2
forward에서 h_t
0
219
1
[실습] MLP를 이용한 MNIST 숫자분류 - 테스트 데이터 셋에 라벨 제거
1
242
1
[실습] MLP를 이용한 MNIST 숫자분류 - 테스트 데이터 셋에 라벨이 붙어있어요
0
410
0
[실습] MLP를 이용한 MNIST 숫자분류 - 테스트 데이터 셋에 라벨이 붙어있어요
0
215
1
[실습] MLP를 이용한 MNIST 숫자분류 - 형태가 달라요
1
476
3
코드 오류
0
256
1
RNN 실습_ cuda 관련 질문 드립니다!
0
303
1
torchtext
0
675
3
LSTM 원리가 궁금합니다.
0
342
2
Autoencoder 계산
0
205
1
Pytorch 실습 진입장벽
0
238
1
AutoEncoder 질문 드립니다.
0
341
1
"딥러닝"이라는 제목의 강의 슬라이드 15페이지
0
184
1
DataLoader에서 num_workers 개념 설명 다시 한 번 부탁드려요
0
4994
1





