Keras modèle.résumé() résultat de Comprendre le nombre de Paramètres

J'ai un simple NN modèle pour la détection de la main écrit des chiffres d'un 28x28px image écrit en python à l'aide de Keras (Théano backend):

model0 = Sequential()

#number of epochs to train for
nb_epoch = 12
#amount of data each iteration in an epoch sees
batch_size = 128

model0.add(Flatten(input_shape=(1, img_rows, img_cols)))
model0.add(Dense(nb_classes))
model0.add(Activation('softmax'))
model0.compile(loss='categorical_crossentropy', 
         optimizer='sgd',
         metrics=['accuracy'])

model0.fit(X_train, Y_train, batch_size=batch_size, nb_epoch=nb_epoch,
      verbose=1, validation_data=(X_test, Y_test))

score = model0.evaluate(X_test, Y_test, verbose=0)

print('Test score:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

Cela fonctionne bien et je reçois ~90% de précision. J'ai ensuite exécuter la commande suivante pour obtenir un résumé de ma structure du réseau en faisant print(model0.summary()). Ce résultats suivants:

Layer (type)         Output Shape   Param #     Connected to                     
=====================================================================
flatten_1 (Flatten)   (None, 784)     0           flatten_input_1[0][0]            
dense_1 (Dense)     (None, 10)       7850        flatten_1[0][0]                  
activation_1        (None, 10)          0           dense_1[0][0]                    
======================================================================
Total params: 7850

Je ne comprends pas comment ils arrivent à 7850 total params et ce que cela signifie réellement?

InformationsquelleAutor user3501476 | 2016-04-29