Como calcular o número de parâmetros em um modelo de rede neural

Entender como calcular o número de parâmetros em uma rede neural é essencial para projetar e analisar modelos. Os parâmetros incluem pesos e vieses que a rede aprende durante o treinamento. Este guia explica as etapas básicas para determinar o número total de parâmetros em um modelo de rede neural.

Parâmetros em Camadas Totalmente Conectadas

Em uma camada totalmente conectada (densa), cada entrada se conecta a cada neurônio com um peso, e cada neurônio tem um termo de viés. O número total de parâmetros em uma camada é calculado como:

Número de parâmetros = (Número de entradas × Número de neurônios) +Número de neurônios

Calculando Parâmetros em Camadas Convolucionais

Para as camadas convolucionais, os parâmetros dependem do tamanho do filtro, número de filtros e canais de entrada. A fórmula é:

Número de parâmetros = (altura do filtro × Largura do filtro × Número de canais de entrada × Número de filtros) + Número de filtros

Parâmetros totais no modelo

Para encontrar o número total de parâmetros em uma rede neural, somar os parâmetros de todas as camadas individuais, o que fornece uma medida global da complexidade e capacidade do modelo.

Cálculo de Exemplo

Considere um modelo com uma camada totalmente conectada recebendo 100 entradas e produzindo 50 saídas. O número de parâmetros é:

Este cálculo ajuda a compreender o tamanho e os requisitos de treinamento do modelo.