Сколько весов обучается в сверточном слое с ядром 5x5 и 10 фильтрами?

В сверточном слое с ядром 5x5 и 10 фильтрами количество обучаемых весов рассчитывается как: размер ядра умножить на количество фильтров.

Если предположить, что входной канал один (например, черно-белое изображение), то:

5 × 5 × 10 = 250 весов.

Если же входных каналов несколько (например, 3 для RGB), то формула будет:

5 × 5 × число_входных_каналов × 10.

Кроме того, у каждого фильтра обычно есть смещение (bias), то есть еще 10 параметров (по одному на фильтр).

Пример для 3 входных каналов:

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