GoogleNet有多少个参数？

Question

我写了一个简单的脚本来计算给定体系结构的参数数量。这就是：

#python caffe_param_calc.py deploy.prototxt 
#or just call the script without any arguments, and it will search and show any deploy you have in the current directory 

import sys 
import os 
import caffe 
import numpy as np 
from numpy import prod, sum 
from pprint import pprint 

def print_net_parameters (deploy_file): 
    print "Net: " + deploy_file 
    caffe.set_mode_cpu() 
    net = caffe.Net(deploy_file, caffe.TEST) 

    print "Layer-wise parameters: " 
    pprint([(k, v[0].data.shape) for k, v in net.params.items()]) 
    num = sum([prod(v[0].data.shape) for k, v in net.params.items()]) 
    print ("Total number of parameters: {0:,} ".format(num)) 

print (len(sys.argv)) 
if len(sys.argv) > 1 : 
    deploy_file = sys.argv[1] 
else: 
    for file in os.listdir('.'): 
     if (file.endswith('.prototxt')): 
      deploy_file = file 

print_net_parameters(deploy_file) 

我用这对GoogleNet并获得11,193,984所使用的参数的数量，而在他们的论文，如果你在表1中添加了所有他们列出的参数，参数的总数成为670万！而且这表格似乎也不准确！我现在的问题是，我是否正确地做到了这一点？我在不同的体系结构上使用了相同的脚本，并获得了正确的结果。
例如VGGNet（Link）的参数总数为102,897,440。

Layer-wise parameters: 
[('conv1', (96L, 3L, 7L, 7L)), 
('conv2', (256L, 96L, 5L, 5L)), 
('conv3', (512L, 256L, 3L, 3L)), 
('conv4', (512L, 512L, 3L, 3L)), 
('conv5', (512L, 512L, 3L, 3L)), 
('fc6', (4096L, 18432L)), 
('fc7', (4096L, 4096L)), 
('fc8', (1000L, 4096L))] 
Total number of parameters: 102,897,440 

Answer 1

根据论文（http://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2015/papers/Szegedy_Going_Deeper_With_2015_CVPR_paper.pdf）和一个简短的计算似乎是正确的。 GoogLeNet中的参数数量是通过使用网络集合生成的。他们将7个这样的网络组合在一起。