[CV] CNN calculate parameter

model.summary()

Model: “sequential” _________________________
Layer (type) Output Shape Param # =================================================================
conv2d (Conv2D) (None, 28, 28, 32) 320

max_pooling2d (MaxPooling2D) (None, 14, 14, 32) 0

conv2d_1 (Conv2D) (None, 14, 14, 64) 18496

max_pooling2d_1 (MaxPooling2D) (None, 7, 7, 64) 0

flatten (Flatten) (None, 3136) 0

dense (Dense) (None, 100) 313700

dropout (Dropout) (None, 100) 0

dense_1 (Dense) (None, 10) 1010

=================================================================
Total params: 333,526
Trainable params: 333,526
Non-trainable params: 0 _________________________

code

model.add(keras.layers.Conv2D(32,
                              kernel_size=3,
                              activation='relu', padding='same',
                              input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(keras.layers.MaxPooling2D(2))
model.add(keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=(3,3), activation='relu', padding='same'))
model.add(keras.layers.MaxPooling2D(2))
model.add(keras.layers.Flatten())
model.add(keras.layers.Dense(100, activation='relu'))
model.add(keras.layers.Dropout(0.4))
model.add(keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))

conv2d (Conv2D) (None, 28, 28, 32) 320 분석

처음 input_shape에 이미지 사이즈 (28, 28, 1)가 들어갑니다.
- width, height가 28,28 , 채널이 1입니다.
이 이미지에 필터의 갯수 32개, kernel_size는 (3,3) 입니다.
- summary의 max_pooling2d (MaxPooling2D (None, 14, 14, 32) 0 ) 이부분을 보면 filter의 갯수만큼 채널이 추가 됩니다.
따라서 (32(출력 채널) x 3 x 3(필터 크기) x 1 (입력 채널(RGB)) + 32(출력 채널 bias) = 320개의 파라미터입니다.
필터의 채널은 입력 채널과 동일해야 하므로 x 1 (입력 채널(RGB)) 가 들어갑니다.

conv2d_1 (Conv2D) (None, 14, 14, 32) 18496 분석

input_shape에 위 계층(MaxPooling2D)에서 출력된 (None, 14, 14, 32) 가 들어갑니다.
- width, height가 14,14 , 채널이 32입니다. model.add(keras.layers.Conv2D(64, kernel_size=(3,3), activation='relu', padding='same'))
이 이미지에 필터의 갯수 64개, kernel_size는 (3,3) 입니다.
따라서 (64(출력 채널-필터의갯수) x 3 x 3(필터 크기) x 32 (입력 채널(RGB)) + 64(출력 채널 bias) = 18496의 파라미터입니다.
필터의 채널은 입력 채널과 동일해야 하므로 x 32 (입력 채널(RGB)) 가 들어갑니다.

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마지막 수정 날짜:2022-12-16 08:58:00