weight sharing 설명하실 때 학습해야할 parameter수를 계산하면서 비교하셨는데 학습해야할 parameter에 feature Map 또한 고려하셨는데 feature Map은 레이어에서 입력 또는 출력이 아닌가요? 어떻게 학습해야할 파라미터수가 강의자료(38, 39page)처럼 계산되었는지 궁금합니다.!!

안녕하세요 전영준님.
Weight sharing을 하지 않을 경우 학습해야할 parameter는 다음과 같이 계산됩니다.
이미지를 거치면서 feature를 추출하는 Kernel의 크기 (5 x 5)
38페이지의 이미지 사이즈가 32이기 때문에 Kernel은 여기서 총 28번 움직일 수 있습니다. 가로와 세로로 움직일수 있으므로 (28 x 28)
총 30개의 feature map을 추출한다고 가정하면 5 x 5 x 28 x 28 x 30이 되는 것입니다.

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CNN(강의자료 38 39 페이지 질문)