一個公式搞定深度學習模型中的參數數量計算

我們知道隨着神經網絡層次的不斷加深，參數數量也越來越多。但一個神經網絡模型的參數量具體是多少可能我們並不是很清楚，所以今天我們來分享每一種網絡模型的參數數量計算公式。 FFNN 首先我們定義三個參數： i:輸入大小 h:隱藏層大小 o:輸出大小 即在前饋神經網絡中參數數量爲： num_params =各層之間參數+每層的偏差= (i×h + h×o)+(h + o) 例如輸入大小3，隱藏層大小5，

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