Hoe het aantal parameters in een Neural Network Model te berekenen

Het begrijpen van hoe het aantal parameters in een neuraal netwerk berekend moet worden is essentieel voor het ontwerpen en analyseren van modellen. Parameters omvatten gewichten en vooroordelen die het netwerk tijdens de training leert. Deze handleiding legt de basisstappen uit om het totale aantal parameters in een neuraal netwerkmodel te bepalen.

Parameters in volledig verbonden lagen

In een volledig verbonden (dense) laag verbindt elke ingang met elk neuron met een gewicht, en elk neuron heeft een vooroordeel term. Het totale aantal parameters in een dergelijke laag wordt berekend als:

Aantal parameters = (Aantal inputs × Aantal neuronen) + Aantal neuronen

Parameters berekenen in convolutionaire lagen

Voor convolutionaire lagen zijn parameters afhankelijk van de grootte van het filter, het aantal filters en de invoerkanalen. De formule is:

Aantal parameters = (Filterhoogte × Filterbreedte × Aantal invoerkanalen × Aantal filters) + Aantal filters

Totaal parameters in het model

Om het totale aantal parameters in een neuraal netwerk te vinden, som je de parameters van alle afzonderlijke lagen samen. Dit geeft een algemene maat van de complexiteit en capaciteit van het model.

Voorbeeldberekening

Beschouw een model met één volledig aangesloten laag die 100 ingangen ontvangt en 50 uitgangen produceert. Het aantal parameters is:

Deze berekening helpt bij het begrijpen van de grootte en trainingseisen van het model.