如何计算单隐层全连接网络的参数,激活函数为Relu
时间: 2024-04-17 19:27:08 浏览: 7
计算具有ReLU激活函数的单隐层全连接网络的参数数量需要考虑输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。
假设输入层的神经元数量为 `n_in`,隐藏层的神经元数量为 `n_hidden`,输出层的神经元数量为 `n_out`。
参数计算如下:
- 输入层到隐藏层的权重参数数量:`(n_in + 1) * n_hidden`
- `n_in + 1` 是由于每个输入神经元都有一个偏置参数(bias),所以需要加上一个偏置参数。
- `* n_hidden` 是因为每个隐藏层神经元都需要与输入层的所有神经元相连接。
- 隐藏层到输出层的权重参数数量:`(n_hidden + 1) * n_out`
- `n_hidden + 1` 是由于每个隐藏层神经元都有一个偏置参数(bias),所以需要加上一个偏置参数。
- `* n_out` 是因为每个输出层神经元都需要与隐藏层的所有神经元相连接。
因此,总共的参数数量为:
```
total_params = (n_in + 1) * n_hidden + (n_hidden + 1) * n_out
```
其中:
- `(n_in + 1) * n_hidden` 是输入层到隐藏层的权重参数数量。
- `(n_hidden + 1) * n_out` 是隐藏层到输出层的权重参数数量。
- `n_in + 1` 是输入层的偏置参数数量。
- `n_hidden + 1` 是隐藏层的偏置参数数量。
需要注意的是,上述计算不包括非线性激活函数的参数数量,因为ReLU激活函数没有可学习的参数。这只是计算权重和偏置参数的数量。