python - この Keras モデルが 6GB を超えるメモリを必要とするのはなぜですか?

Question

この Keras モデルは、Tensorflow バックエンドを使用して 6 GB 以上の RAM を必要とするようです。私の封筒の裏側の計算では、重みを保存するのに 500MB を超える容量は必要ないことが示唆されています。どうしたの？

from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Activation, Dropout, Flatten
from keras.layers.convolutional import Convolution2D, MaxPooling2D

IMAGE_SIZE = 128
print('Build model...')
model = Sequential()
# three color channels, 128x128
# 16 con filters, 3 rows, 3 columns
model.add(Convolution2D(16, 3, 3, input_shape=(3, IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1))
model.add(Dense(3 * IMAGE_SIZE * IMAGE_SIZE))


model.compile(loss='mse', optimizer='sgd')

これは、単一のニューロンに接続された畳み込み層 (16 個の 3x3 フィルター) であり、その単一のニューロンは ~50k のニューロンに接続されています。

私は Keras にかなり慣れていないので、誤解はかなり基本的なものだと思いますが、理解できないようです。