Колко тежести се обучават в конволюционен слой с ядро 5x5 и 10 филтъра?

В слой с свързващ ядро 5x5 и 10 филтъра, броят на обучаемите тежести се изчислява като: размерът на ядрото умножен по броя на филтрите.

Ако предположим, че входният канал е един (например, черно-бяло изображение), тогава:

5 × 5 × 10 = 250 тежести.

Ако има няколко входни канала (например, 3 за RGB), формулата ще бъде:

5 × 5 × брой_входни_канали × 10.

Освен това, всеки филтър обикновено има отклонение (bias), тоест още 10 параметъра (по един за филтър).

Пример за 3 входни канала:

kernel_size = 5
input_channels = 3
filters = 10
weights = kernel_size * kernel_size * input_channels * filters  # 5*5*3*10 = 750
biases = filters  # 10
total_params = weights + biases  # 760