AICの人工ニューラルネットワークのパラメーター数

AICを計算するために、人工ニューラルネットワークのパラメーター数を計算するにはどうすればよいですか？

フィードフォワードネットワークで学習されるすべての接続はパラメーターです。ウィキペディアの一般的なネットワークの画像を次に示します。

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

ニューラルネットワークは、関数の関数の単なる関数です...（モデルのアーキテクチャーによって決まります）。結果の関数を単純化できない場合、モデルのパラメーターの総数（各ノードからのパラメーターのすべての数の合計）は、AIC計算に必要な数です。

MLP完全に接続されたネットワークは、次の（パイソン）コードを使用することができます。

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

次のレイヤー構成のネットワークがある場合

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

あなただけで関数を呼び出す

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