tensorflow conv2d参数数量

阿杰

想知道为什么conv2d中的参数数量比我期望的多1个...

import tensorflow as tf
import tensorflow.keras as keras
input_shape = (40, 512, 512, 1)
conv2d = keras.layers.Conv2D(input_shape=input_shape[1:],
                         filters=1,
                         kernel_size=3,
                         strides=(1, 1),
                         padding='same')

model = keras.Sequential(conv2d)
model.compile()
model.summary()

Output:

Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
conv2d (Conv2D)              (None, 512, 512, 1)       10        
=================================================================
Total params: 10
Trainable params: 10
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

由于内核大小为3,因此我期望它的Param#为9,但其值为10。

雪茄

默认情况下,use_bias=True每个滤波器都有一个偏差,因此在这种情况下,您需要为偏差再添加1个参数。这总共提供了10个参数。

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