python - Keras 深度学习网络中的参数数量

Question

任何人都知道如何从函数中解释列参数及其值print(model.summary())？你有没有找到任何链接，清楚地解释了这一点？

标签： pythonkerasneural-network

Answer 1

param # 列表示特定层具有的参数数量。例如，您的 dense_9 层有 64 个单元，输入有 3136 个元素。

参数的数量由权重矩阵中的元素总数加上偏置矩阵中的元素给出（因为它是一个密集层）。

你有 64 * 3136 + 64 = 200768，正是参数 # 中的值。

如果您检查下一层 (activation_19) 的 param # 的值，您会看到没有任何参数，因为激活通常没有参数化（它们有一个固定的计算公式）