如何计算灰度图像中CNN的权重数量？
以下是代码：
定义输入图像大小
input_shape = (32, 32, 1)flat_input_size = input_shape[0]*input_shape[1]*input_shape[2]num_classes = 4简单深度网络
dnn_model = Sequential()dnn_model.add(Dense(input_dim=flat_input_size, units=1000))dnn_model.add(Activation("relu"))dnn_model.add(Dense(units=512))dnn_model.add(Activation("relu"))dnn_model.add(Dense(units=256))dnn_model.add(Activation("relu"))dnn_model.add(Dense(units=num_classes))dnn_model.add(Activation("softmax"))下图是网络结构图
以下是结果
有谁能帮我计算参数数量？如何得到1025000、512512、131328、1028，请详细说明
回答：
对于带偏置的全连接层（偏置为+1），计算方法如下：
(input_neurons + 1) * output_neurons在你的例子中，第一层的计算是：
(32 * 32 + 1) * 1000 = 1025000第二层的计算是：
(1000 + 1) * 512 = 512512以此类推。
根据评论中提出的额外问题编辑了答案：
对于卷积层，正如评论中所问，你尝试为每个输入通道和每个输出通道学习一个滤波器核，并增加一个偏置。因此，参数的数量计算如下：
kernel_width * kernel_height * input_channels * output_channels + output_channels = num_parameters在你的例子中，我们从大小为(None, 16, 16, 32)的特征图转换到大小为(None, 14, 14, 64)的特征图，使用(3, 3)的核，计算如下：
3 * 3 * 32 * 64 + 64 = 18496这实际上是CNN中重要的一点，即参数数量与图像大小无关。
