• 카테고리

    질문 & 답변
  • 세부 분야

    딥러닝 · 머신러닝

  • 해결 여부

    미해결

CNN(강의자료 38 39 페이지 질문)

20.12.03 13:23 작성 조회수 117

0

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

답변을 작성해보세요.

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.