CNN

• Convolution

(7-3)+1=5, 5x5

(32-5+1)=28, (28-5+1)=24

 

• Stride: convolution 필터적용시 이동 간격, 필터를 얼마나 dense하게 찍을지

필터적용시 이동 간격

• Padding: 경계를 덧대는 전처리 방식
  

 

• Convolution 연산
  • padding(1), stride(1), 3x3 kernel, 이 모델의 매개 변수의 개수는?

정답: 3x3x128x64=73728

 

• 이 모델의 매개 변수의 개수는?
  • 11*11*3*(48*2)=35K
  • 5*5*48*(128*2)=307K 
  • 3*3*(128*2)*(192*2)=884K (X자 interchage?)때문에 x2
  • 3*3*198*(192*2)=663K
  • 3*3*192*(128*2)=442K
  • 13*13*(128*2)*(2048*2)=177M
  • (2048*2)*(2048*2)=16M
  • (2048*2)*1000=4M

• pooling layer에서는 파라미터 수가 0이다.

 

• 1X1 Convolution 쌓는 이유: 차원 줄이기, 더 깊이(여러개) 쌓기 위해서