에포크의 매개 변수와 계산 시간은 입력 이미지의 증가하는 채널에 따라 증가합니까?

Question

같은 네트워크에서 여러 이미지 세트 (예 : 56x56x3, 56x56x5, 56x56x10, 56x56x30, 56x56x61)가 있습니다.
1) 네트워크의 매개 변수 수가 각 입력에 대해 동일하다는 것을 알고 싶습니까?
2) 각 에포크의 계산 시간은 입력시 채널 수를 늘림으로써 약간 높습니다. 정상입니까? 위한

컨벌루션을 수행하기위한 UPDATE

Parameter calculation for 3 channels 
3*3*3*64 = 1728 
3*3*64*128 = 73728 
3*3*128*256 = 294912 
5*5*256*512 = 3276800 
1*1*512*1024 = 524288 
1*1*1024*4 = 4096 

Parameter calculation for 10 channels 
3*3*10*64 = 5760 
3*3*64*128 = 73728 
3*3*128*256 = 294912 
5*5*256*512 = 3276800 
1*1*512*1024 = 524288 
1*1*1024*4 = 4096 

Answer 1

이 어떤 커널 (혹은 필터) 입력 기능 맵 (또는 이미지)와 같은 채널의 개수가 동일한 것이 필요하다, 해당 레이어.

No of Kernels x Kernel Height x Kernel Width x No of Channels in the Kernel 

그래서 당신이 매개 변수의 수는 실제로 입력 기능 맵에서 채널의 수에 비례 것을 볼로 : 그리고 그 계층에 대한 매개 변수의 수는 주어진다. 그리고 매개 변수의 수가 증가하면 계산의 수가 증가하므로 계산 시간이 증가한다는 것이 분명합니다.

내 게시물 here에서 컨볼 루션 작업에 대한 자세한 설명을 볼 수 있습니다.