反卷积层中可训练参数的数量是多少？

在Keras中，我们可以使用get_layer方法和count_params()函数来获取反卷积层中可训练参数的数量。

示例如下：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2DTranspose

# 构建反卷积层模型
model = Sequential()
model.add(Conv2DTranspose(filters=64, kernel_size=3, strides=2, padding='same', input_shape=(16,16,3)))

# 获取反卷积层中可训练参数的数量
deconv_layer = model.get_layer(index=0)  # 获取反卷积层对象
trainable_params = deconv_layer.count_params()  # 获取反卷积层中可训练参数的数量
print("Number of trainable parameters in transposed convolutional layers: ", trainable_params)

其中，Conv2DTranspose函数创建了一个反卷积层，模型中只包含这一层。通过get_layer方法获取模型中的反卷积层对象，再通过count_params函数计算反卷积层中可训练参数的数量。