In Architecture 1, we used two fully connected layers with 128 and 8 units, respectively, before the final classification layer. The total number of parameters was 841,681. 解释

这句话是在描述一个模型的架构，这个模型包含了两个全连接层（fully connected layers），其中第一个全连接层有128个神经元（units），第二个全连接层有8个神经元。在这两个全连接层之后，还有一个最终的分类层（classification layer）。整个模型的参数总数为841,681个。参数数量是用来衡量模型大小和复杂度的一种指标，通常情况下，参数数量越多，模型越复杂，能力也就越强。