如何（大致）计算现有神经网络中节点/神经元/激活的数量？

Question

只是为了避免混乱。

我并没有要求给出多少个 的说明性答案。我假设网络已经受过训练。

我不是要询问网络中的参数（权重）数量。那些通常被认为是衡量复杂性的方法。

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我想知道如何在给定一些有关架构的基本信息的情况下计算网络中节点/神经元的数量。另一种方法是调用激活函数的次数（而不是总和/乘数）。

这里是Alexnet：

我的猜测是（隐藏的）神经元的数量

96 * 55 * 55 + 256 * 27 * 27 + 384 * 13 * 13 + 384 * 13 * 13 + 256 * 13 * 13 + 4096 + 4096 = 658272

注意，我没有计算输入或最后1000个类标签中的原始像素。

该数学如何转换为VGG的这种表示形式？

还是resnet的这种表示形式？

从http://cv-tricks.com/cnn/understand-resnet-alexnet-vgg-inception/拍摄的图像 和 https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf