Расчет количества параметров в Convolutional NN

Как вы можете видеть в ответ 1 этого вопроса StackOverflow, формула для расчета количества параметров сверточной сети: каналы_вход * ядро_ширина * ядро_высота * каналы_выход + каналы_выход.

Но эта формула не согласуется с вашими данными. И на самом деле рисунок, который вы показываете, не согласуется с таблицей, которую вы даете.

Если исходить из чертежа, то первая КС имеет 3 канала входа, скользящее окно 5*5 и 6 каналов вывода, поэтому количество параметров должно быть 456.

Вы даете число 208, и это число получается для 1 входного канала и 8 выходных каналов (в таблице указано 8, а на чертеже 6). Так что вроде 208 правильно получается из табличных данных, если считать, что входной канал один, а не три.

Что касается второго CN, с 6 входными каналами, скользящим окном 5*5 и 16 выходными каналами, то нужно 2416 параметров, что подозрительно близко к 416, числу, приведенному в таблице.

Что касается остальных сетей, то это всегда количество входных измерений, умноженное на количество выходных измерений, плюс один: 5*5*16*120+1=48 001, 120*84+1=10 081, 84*10+1=841. .