我的第一层是：
model.add(tf.keras.layers.Conv2D(filters=32, kernel_size=3, padding="same", activation="relu", input_shape=[32, 32, 3]))
以及Model汇总表中的参数个数：
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
conv2d_4 (Conv2D) (None, 32, 32, 32) 896
根据我的理解，参数的数量必须是：
(No of filters) X (Number of parameters in Kernel)
即在我的情况下==> 32 X (3 X 3) = 288
但它的896。它是怎么来的896？
谢谢