如何计算神经网络中的连接数量

时间:2018-04-23 20:37:26

标签: machine-learning neural-network

我确实有这个场景,我需要知道这个集合有多少连接。我在几个地方搜索过,我不确定答案。也就是说,我不知道如何计算网络上的连接数,这对我来说还不清楚。我所拥有的完全如下:

**在所有输入中都有偏见

  • 输入:784
  • 第一个隐藏图层 - 输出:400
  • 第二个隐藏层 - 输出:200
  • 输出图层 - 输出:10

我会按如下方式计算:((784 * 400)+偏差)+((400 * 200)+偏差)+((200 * 10)+偏差)= XXX

我不知道这是否正确。我需要帮助弄清楚如何解决这个问题,如果它不仅仅是数学上的东西,那么这个计算的理论是什么?

谢谢。

1 个答案:

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您的计算对于总重量是正确的。当你有n个神经元连接到m个神经元时,神经元之间的连接的数量是n * m。您可以通过绘制一个小图来看到这一点,比如连接到4个神经元的3个神经元。你会看到两层之间有12个连接。因此,如果您想要连接而不是权重,只需删除等式中的“+偏差”部分即可。

如果你想要总重量,那么数字就是(n * m + m),因为你得到第二层中每个m个神经元的1个偏置权重。

该神经网络中

连接 :( 784 * 400)+(400 * 200)+(200 * 10)

神经网络中的总权重 :( 784 * 400 + 400)+(400 * 200 + 200)+(200 * 10 + 10)