如何使用BatchNormaliztion计算CNN模型中的参数数量

Question

我有这个模型

谁能解释一下如何计算每一层中的参数数量以及为什么“ conv2d_3”层具有18464个参数。

Answer 1

今天已经提到，您应该先检查this post。

conv_3d：18464 = 32 * 3 * 3 * 64（卷积内核）+32（每次激活的偏见）

batch_normalization_1：128 = 32 * 4

我相信批次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个参数位于末尾的192 non-trainable params。