CNN 에서 weight, feature map 계산하기

input

224, 224, 3

 

conv1

f.size = 3, 3

n.f = 16

stride = 1

(same padding)

 

Pool1

f.size = 2, 2

stride = 2

 

Conv2

f.size = 3, 3

n.f = 64

stride = 1

(same padding)

 

Pool2

f.size = 2, 2

stride = 2

 

1-1. 각 층의 weight의 개수

채널은 인풋을 따라간다

하나의 필터가 갖는 weight의 개수 3*3*3 = 27개

그런 필터가 16개이므로

27 * 16

0

3*3*16* 64

0

1-2.  bias 포함한 각 층의 weight의 개수

(27 + 1) * 16

0

(3*3*16 + 1)* 64

0

2-1. 각 층의 feature map size

222, 222, 16

111, 111, 16

109, 109, 64

54, 54, 64

2-2. same padding 일 때 각 층의 feature map size

224, 224, 16

112, 112, 16

112, 112, 64

56, 56, 64