卷积神经网络(CNN)张量(图像)的尺寸和参数计算(深度学习)

 分享一些公式计算张量(图像)的尺寸,以及卷积神经网络(CNN)中层参数的计算。

AlexNet网络为例,以下是该网络的参数结构图。

 

AlexNet网络的层结构如下:

1.Input:       图像的尺寸是227*227*3.

2.Conv-1:    1层卷积层的核大小11*1196个核。步长(stride)4,边缘填充(padding)为0

3.MaxPool-1:     池化层-1Conv-1进行池化,尺寸为3*3,步长为2.

4.Conv-2:    核尺寸:5*5,数量:256,步长:1,填充:2

5.MaxPool-2:     尺寸:3*3,步长:2

6.Conv-3: 核尺寸:3*3,数量:384,步长:1,填充:1

7: Conv-4:   结构同Conv-3.

8. Conv-5:   核尺寸:3*3,数量:256,步长:1,填充:1

9. MaxPool-3: 尺寸:3*3,步长:2

10.FC-1:       全连接层1共有4096个神经元。

11.FC-1:       全连接层2共有4096个神经元。

12.FC-3:       全连接层3共有1000个神经元。

 

接下来,我们对以上的网络结构进行描述:

1.如何计算张量(图像)的尺寸;

2.如何计算网络的总参数;

 

卷积层(Conv Layer)的输出张量(图像)的大小

定义如下:

O=输出图像的尺寸。

I=输入图像的尺寸。

K=卷积层的核尺寸

N=核数量

S=移动步长

P =填充数

输出图像尺寸的计算公式如下:

 

输出图像的通道数等于核数量N

示例:AlexNet中输入图像的尺寸为227*227*3.第一个卷积层有96个尺寸为11*11*3的核。步长为4,填充为0.

输出的图像为55*55*96(每个核对应1个通道)。

 

池化层(MaxPool Layer)的输出张量(图像)的大小

定义如下:

O=输出图像的尺寸。
I=输入图像的尺寸。
S=移动步长
PS=池化层尺寸

输出图像尺寸的计算公式如下:

不同于卷积层,池化层的输出通道数不改变。

示例:每1层卷积层后的池化层的池化层尺寸为3*3,步长为2。根据前面卷积层的输出为55*55*96。池化层的输出图像尺寸如下:

 

输出尺寸为27*27*96

 

全连接层(Fully Connected Layer)的输出张量(图像)的大小

全连接层输出向量长度等于神经元的数量。

 

通过AlexNet改变张量(图像)的尺寸的结构如下:

AlexNet网络中,输出的图像尺寸为227*227*3.

Conv-1,尺寸变为55*55*96,池化层后变为27*27*96

Conv-2,尺寸变为27*27*256,池化层后变为13*13*256.

Conv-3,尺寸变为13*13*384,经过Conv-4Conv-5变回13*13*256.

最后,MaxPool-3尺寸缩小至6*6*256.

图像通过FC-1转换为向量4096*1.通过FC-2尺寸未改变.最终,通过FC-3输出1000*1的尺寸张量.

 

接下来,计算每层的参数数量.

Conv Layer参数数量

CNN,每层有两种类型的参数:weights biases.总参数数量为所有weightsbiases的总和.

定义如下:

WC=卷积层的weights数量

BC=卷积层的biases数量

PC=所有参数的数量

K=核尺寸

N=核数量

C =输入图像通道数

 

卷积层中,核的深度等于输入图像的通道数.于是每个核有K*K个参数.并且有N个核.由此得出以下的公式.

示例:AlexNet网络中,1个卷积层,输入图像的通道数(C)3,核尺寸(K)11*11,核数量是96. 该层的参数计算如下:

  计算出Conv-2, Conv-3, Conv-4, Conv-5 的参数分别为 614656 , 885120, 1327488 884992.卷积层的总参数就达到3,747,200.

 

MaxPool Layer参数数量

没有与MaxPool layer相关的参数量.尺寸,步长和填充数都是超参数.

 

Fully Connected (FC) Layer参数数量

CNN中有两种类型的全连接层.1种是连接到最后1个卷积层,另外1种的FC层是连接到其他的FC.两种情况我们分开讨论.

类型1:连接到Conv Layer

定义如下:

Wcf= weights的数量

Bcf= biases的数量
O= 前卷积层的输出图像的尺寸

N = 前卷积层的核数量

F = 全连接层的神经元数量

示例: AlexNet网络中第1FC层连接至Conv Layer.该层的O6,N256,F4096.

参数数目远大于所有Conv Layer的参数和.

 

类型2:连接到FC Layer

定义如下:

Wff= weights的数量

Bff= biases的数量

Pff= 总参数的数量

F= 当前FC层的神经元数量

F-1 = FC层的神经元数量

  

示例:AlexNet的最后1个全连接层,   F-1=4096,F=1000 .

 


AlexNet网络中张量(图像)尺寸和参数数量

AlexNet网络中总共有5个卷积层和3个全连接层.总共有62,378,344个参数.以下是汇总表.

Layer Name

Tensor Size

Weights

Biases

Parameters

Input Image

227x227x3

0

0

0

Conv-1

55x55x96

34,848

96

34,944

MaxPool-1

27x27x96

0

0

0

Conv-2

27x27x256

614,400

256

614,656

MaxPool-2

13x13x256

0

0

0

Conv-3

13x13x384

884,736

384

885,120

Conv-4

13x13x384

1,327,104

384

1,327,488

Conv-5

13x13x256

884,736

256

884,992

MaxPool-3

6x6x256

0

0

0

FC-1

4096×1

37,748,736

4,096

37,752,832

FC-2

4096×1

16,777,216

4,096

16,781,312

FC-3

1000×1

4,096,000

1,000

4,097,000

Output

1000×1

0

0

0

Total

     

62,378,344

 

posted @ 2018-06-07 12:48  冂冋冏囧  阅读(34034)  评论(2编辑  收藏