Расчет количества параметров в глубоких нейронных сетях для эффективного развертывания

Понимание количества параметров в глубоких нейронных сетях необходимо для оптимизации их развертывания, особенно в средах с ограниченными вычислительными ресурсами.В этой статье объясняется, как вычислять общие параметры в различных архитектурах нейронных сетей.

Базовый метод расчета

Общее число параметров в нейронной сети — сумма всех весов и смещений по слоям.Для полностью связанных слоев вычисление предполагает умножение числа входных единиц на число выходных единиц и добавление смещений.

Например, слой со 100 входными и 50 выходными блоками имеет:

Сверточные слои

В сверточных слоях параметры зависят от размера фильтра, количества фильтров и входных каналов. Формула такова:

Количество параметров = (высота фильтра x ширина фильтра x входных каналов x количество фильтров) + смещения

Влияние на развертывание

Уменьшение количества параметров может повысить эффективность модели и уменьшить использование памяти.Такие методы, как обрезка модели, квантование и использование меньших архитектур, помогают достичь этой цели без существенной потери точности.