算法小白的第一次嘗試----tensorflow2.0 CNN參數計算（圖文解析CNN）

直接截圖jupyter上數據
x_train輸入爲（32,32,3），三通道RGB

自定義model類

CNN主要採用了CBAPD模式，即卷積層、BN層、激活層、池化層、dropout層，然後輸入全連接網絡

模型訓練

模型輸出參數統計：（具體參數值可以通過model.trainable_variables 去輸出打印）

重點來了：

1. conv2d -------> param # 456
   filters * kernel_size + bias * filters
   6 * 5 * 5 * 3 + 6 =456

2. batch_normalization_2 ------> param # 24
   6 * 2 * 2 = 24 (每個filter含1個縮放因子，1個偏移因子，1個均值，1個標準差)

3. dense_2 ---------------->param #196736
   pool後輸出特徵圖：16 * 16 *6
   ceil((input - pool_szie + 1) / stride)
   (32 - 2 + 1) / 2 = 16
   參數計算：
   16 * 16 * 6 * 128 + 128 = 196736

4. dense_5 -----------> param # 1290
   128 * 10 + 10 = 1290

5. non_trainable params -------->params # 12
   目前還未想明白，歡迎大家討論。。。