Wie man die Anzahl der Parameter in einem neuronalen Netzwerkmodell berechnet

Die Berechnung der Anzahl der Parameter in einem neuronalen Netzwerk ist für die Gestaltung und Analyse von Modellen unerlässlich. Parameter umfassen Gewichte und Verzerrungen, die das Netzwerk während des Trainings lernt. In diesem Leitfaden werden die grundlegenden Schritte zur Bestimmung der Gesamtzahl der Parameter in einem neuronalen Netzwerkmodell erläutert.

Parameter in vollständig verbundenen Schichten

In einer vollständig verbundenen (dichten) Schicht verbindet sich jeder Eingang mit jedem Neuron mit einem Gewicht, und jedes Neuron hat einen Bias-Term. Die Gesamtzahl der Parameter in einer solchen Schicht wird berechnet als:

Anzahl der Parameter = (Anzahl der Eingaben × Anzahl der Neuronen) + Anzahl der Neuronen

Berechnung von Parametern in Faltungsschichten

Bei Faltungsschichten hängen die Parameter von der Filtergröße, der Anzahl der Filter und den Eingangskanälen ab.

Anzahl der Parameter = (Filterhöhe × Filterbreite × Anzahl der Eingangskanäle × Anzahl der Filter) + Anzahl der Filter

Gesamtparameter im Modell

Um die Gesamtzahl der Parameter in einem neuronalen Netzwerk zu finden, addieren Sie die Parameter aller einzelnen Schichten, was ein Gesamtmaß für die Komplexität und Kapazität des Modells darstellt.

Beispielrechnung

Betrachten wir ein Modell mit einer vollständig verbundenen Schicht, die 100 Eingänge empfängt und 50 Ausgänge erzeugt.

Diese Berechnung hilft, die Größe und die Trainingsanforderungen des Modells zu verstehen.