ومن الضروري فهم كيفية حساب عدد البارامترات في شبكة عصبية لتصميم النماذج وتحليلها، وتشمل البارامترات الأوزان والتحيزات التي تتعلمها الشبكة أثناء التدريب، وهذا دليل يوضح الخطوات الأساسية لتحديد العدد الإجمالي للمعالم في نموذج للشبكة العصبية.

البارامترات في لايرات متصلة بالكامل

وفي طبقة (معينة) متصلة تماماً، يربط كل مدخل بكل عنصر من الأعصاب ذات وزن، ولكل من الأعصاب مصطلح تحيزي، ويحسب العدد الإجمالي للمعايير في هذه الطبعة على النحو التالي:

عدد البارامترات = (عدد المدخلات × عدد الأعصاب) + عدد الأعصاب ]

حساب البارامترات في شركة Convolutional Layers

وبالنسبة لطبقات الثورة، تتوقف المعايير على حجم المرشح وعدد مرشحيه وقنوات المدخلات، والصيغة هي:

عدد البارامترات = (الطول المميت × عرض المصور × عدد قنوات المدخلات × عدد مرشحات) + عدد مرشحات ]

مجموع البارامترات في النموذج

لإيجاد العدد الإجمالي للبارامترات في شبكة عصبية، تلخيص بارامترات كل طبقات فردية، هذا يوفر مقياساً شاملاً لتعقيد النموذج وقدرته.

حساب نموذجي

النظر في نموذج ذي طبقة واحدة مترابطة بالكامل تتلقى 100 مدخلات وتنتج 50 ناتجا، وعدد البارامترات هو:

  • (100 مدخلات × 50 ناتجا) + 50 تحيزا = 050 5 بارامترات

وتساعد هذه الحسابات في فهم حجم النموذج واحتياجاته التدريبية.