如何使用 BatchNormalization 计算 CNN 模型中的参数数量

Question

我有这个型号

谁能解释一下如何计算每一层的参数数量以及为什么"conv2d_3"层有18464个参数。

Answer 1

正如@today 提到的，您应该先检查 。

conv_3d: 18464 = 32*3*3*64(卷积核)+32(每次激活偏差)

batch_normalization_1: 128 = 32 * 4

我认为批量归一化层中的两个参数是不可训练的。因此bn_1中的64个参数和bn_2中的128个参数是最后的192个non-trainable params。