我在阅读CS231n关于卷积神经网络的教程。他们给出了一个关于VGGNet的例子：

http://cs231n.github.io/convolutional-networks/

详细了解VGGNet。让我们更详细地分析VGGNet作为一个案例研究。整个VGGNet由执行3×3卷积的CONV层（步长为1，填充为1）和执行2×2最大池化的POOL层（步长为2，无填充）组成。我们可以写出处理过程中每一步的表示大小，并跟踪表示大小和权重总数：

然后他们给出了网络结构的详细计算：

但问题是，关于总内存，教程给出的结果是24M，而我计算的结果只有约15M！我只是简单地将所有内存相加：

>>> 224*224*(3+64*2)+112*112*(64+128*2)+56*56*(128+256*3)+28*28*(256+512*3)+14*14*(512*4)+7*7*512+4096+4096+100015237608

请帮帮我。

回答：

发现得很好！你的计算是正确的，VGG表示的总内存确实是

15.2M * 4 bytes ~= 61Mb

事实上，这个错误很久以前就已经被报告过，但遗憾的是CS231n的工作人员并没有在网站维护上花太多时间…

然而，请注意，如果你在任何框架（Caffe、Tensorflow等）中编写VGG网络，总模型大小将包括参数，这部分要大得多，正如作者在他们的计算中也展示的那样（这看起来是正确的）。