在 Keras 中，以下全連接層（Dense Layer）的可學習參數數量為多少？
```python
from tensorflow import keras
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(64,)),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
```

Question

在 Keras 中，以下全連接層（Dense Layer）的可學習參數數量為多少？
```python
from tensorflow import keras
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(64,)),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
```

Accepted Answer

C. 8,320 + 1,290 = 9,610 個。第一層 Dense(128, input_shape=(64,))：weights = 64×128 = 8,192，biases = 128。小計：8,320。第二層 Dense(10)：weights = 128×10 = 1,280，biases = 10。小計：1,290。Total = 8,320 + 1,290 = 9,610。

Answer

A. 8,192 個

Answer

B. 8,192 + 128 = 8,320 個

Answer

C. 8,320 + 1,290 = 9,610 個

Answer

D. 8,192 + 10 = 8,202 個

iPAS 考題解析在 Keras 中，以下全連接層（Dense Layer）的可學習參數數量為多少？ ```python from tensorflow import keras model = keras.Sequential([ keras.layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(64,)), keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) ```

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