一个公式搞定深度学习模型中的参数数量计算

我们知道随着神经网络层次的不断加深，参数数量也越来越多。但一个神经网络模型的参数量具体是多少可能我们并不是很清楚，所以今天我们来分享每一种网络模型的参数数量计算公式。 FFNN 首先我们定义三个参数： i:输入大小 h:隐藏层大小 o:输出大小 即在前馈神经网络中参数数量为： num_params =各层之间参数+每层的偏差= (i×h + h×o)+(h + o) 例如输入大小3，隐藏层大小5，

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