파라미터 수 계산하기

각 레이어 별로 파라미터 수를 계산해보자.

        self.conv = nn.Conv2d(3, 16, 3, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)

        self.conv1 = nn.Conv2d(16, 16, 3, padding=1)

        self.conv2 = nn.Conv2d(16, 32, 3, padding=1)
        self.conv2_out = nn.Conv2d(32, 32, 3, padding=1)

        self.conv3 = nn.Conv2d(32, 64, 3, padding=1)
        self.conv3_out = nn.Conv2d(64, 64, 3, padding=1)

        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(16)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(32)
        self.bn3 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.fc1 = nn.Linear(64, 10)

 

conv layer의 경우 3x3 필터 크기, 3채널, 16채널로 입력된다.

파라미터 수는 모두 곱하고 bias 값을 더해주면 된다.

(3, 16, 3)의 파라미터 수 = 3x3x3x16 = 432

432 + bias 값 = 448

 

다음 레이어는 (3, 16, 16)이므로 마찬가지로 3×3×16×16 + 16 으로 계산하면 된다.

3×3×16×16 + 16 = 2,320

 

이렇게 각 레이어의 파라미터 수를 더하면 총 파라미터 수를 구할 수 있다.