计算Keras MLP每个模型层的参数
我正试图跟随这篇关于如何计算每层参数的帖子，有人能给我一个提示吗？
这是我的model.summary（）的输出：
这是模型：
model = Sequential()
model.add(Dense(60, input_dim=44, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
model.add(Dense(55, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
model.add(Dense(50, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
model.add(Dense(45, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
model.add(Dense(30, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
model.add(Dense(20, kernel_initializer='normal', activation='relu'))
model.add(Dense(1, kernel_initializer='normal'))
共有1个答案
对于MLPs，等式是：
(previous_layer_nodes + 1) * (layer_nodes)
其中1代表偏差。
对于输入层，前一层的节点数是input_dim，因为输入实际上是一个隐式层。
所以，在你的情况下：
dense : (44+1)*60 = 2700
dense_1 : (60+1)*55 = 3355
dense_2 : (55+1)*50 = 2800
dense_3 : (50+1)*45 = 2295
dense_4 : (45+1)*30 = 1380
dense_5 : (30+1)*20 = 620
dense_6 : (20+1)*1 = 21
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