【人工智能与深度学习】当输入层维度为1024，输出层维度为100时，为什么全连接层参数量为1024*100+100

当输入层维度为1024，输出层维度为100时，为什么全连接层参数量为1024*100+100

在神经网络中，全连接层（也称为稠密层或线性层）的参数量计算通常包括权重（weights）和偏置（biases）。对于一个全连接层，如果输入层维度（即输入特征的数量）为1024，输出层维度（即输出特征的数量）为100，那么参数的计算方式如下：

1. 权重：每个输入特征都与每个输出特征连接。因此，权重的总数等于输入特征数乘以输出特征数。在这个例子中，就是 (1024 \times 100 = 102400)。

2. 偏置：每个输出特征都有一个偏置项。因此，偏置的总数等于输出特征数。在这个例子中，就是100。

把这两部分相加，得到全连接层的总参数量：(102400 + 100 = 102500)。

这些参数在训练过程中通过反向传播算法进行学习，以便网络能够从输入特征中有效地学习到预测输出的映射关系。