이번 숙제는 문제를 푸는 것 입니다.
어떤 인공 신경망의 입력 특성이 100개이고 밀집층에 있는 뉴런 개수가 10개일 때 필요한 모델 파라미터의 개수는 몇 개인가요 ?
정답은 1,010개입니다.
모델 파라미터는 가중치와 편향으로 구성됩니다.
가중치 계산: 각 입력 특성은 밀집층의 모든 뉴런과 연결됩니다. 가중치의 개수는 입력 특성 개수 × 뉴런 개수 입니다.
100(입력)×10(뉴런)=1,000개
편향 계산: 밀집층의 각 뉴런은 1개의 편향을 가집니다.
10(뉴런)×1(편향)=10개
총 파라미터 개수: 가중치와 편향의 수를 더합니다.
1,000(가중치)+10(편향)=1,010개
따라서 총 1,010개의 모델 파라미터가 필요합니다.
즉 3번 입니다.
