Каждый нейрон в слое связан с каждым нейроном предыдущего слоя, и каждая связь имеет свой вес. Для подсчета параметров нейронной сети нужно учитывать эти веса.
Таким образом, формула для подсчета параметров в полносвязной нейронной сети выглядит следующим образом:
\[ \text{Количество параметров} = (\text{количество входных нейронов} + 1) \times \text{количество нейронов в слое} \]
Количество параметров для сверточных слоев вычисляется немного иначе из-за используемых фильтров. Для сверточного слоя формула выглядит следующим образом:
\[ \text{Количество параметров} = (\text{размер фильтра} \times \text{глубина входного тензора} + 1) \times \text{количество фильтров} \]
Таким образом, подсчитывая количество параметров в каждом слое нейронной сети и суммируя их, мы можем узнать общее количество параметров в сети. Это число позволяет оценить сложность модели и объем памяти, необходимый для обучения и использования данной нейронной сети.