关于通过在caffe的数据层中裁剪来增加数据

Question

在caffe的数据层中，如果我使用crop_size:227作为256*256图片，可以增加多少张图片。例如，在AlexNet中，数据层为：

layer {
  name: "data"
  type: "Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include {
    phase: TRAIN
  }
  transform_param {
    mirror: true
    crop_size: 227
    mean_file: "data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto"
  }
  data_param {
    source: "examples/imagenet/ilsvrc12_train_lmdb"
    batch_size: 256
    backend: LMDB
  }
}

单独裁剪是(256-227+1)*(256-227+1)=900，还是通过裁剪和镜像来900*2吗？

如果为true，那么每次加载图像时是否会立即完成此扩充(1->1800)？或者每次加载原始图像时只生成一个裁剪图像，并且通过运行多个时期来训练网络来实现增强？