Liczba parametrów w sztucznej sieci neuronowej dla AIC

Jak obliczyć liczbę parametrów w sztucznej sieci neuronowej, aby obliczyć jej AIC?

Każde połączenie, które uczy się w sieci feedforward, jest parametrem. Oto obraz ogólnej sieci z Wikipedii:

$(3\times 4) + (4\times 2) = 20$

Sieć neuronowa to tylko funkcja funkcji funkcji ... (podyktowana architekturą modelu). Jeśli wynikowej funkcji nie można uprościć, wówczas całkowita liczba parametrów (suma wszystkich parametrów z każdego węzła) w modelu jest liczbą, która ma być obliczona na podstawie AIC.

W przypadku w pełni połączonej sieci MLP możesz użyć następującego kodu (Python):

def total_param(l=[]):
s=0
for i in range(len(l)-1):
    s=s+l[i]*l[i+1]+l[i+1]
return s

to jeśli masz sieć z następującą konfiguracją warstw

input:  435
hidden: 166 
hidden: 103 
hidden:  64
output:  15

wystarczy wywołać funkcję za pomocą

total_param([435,166,103,64,15]) 
97208