วิธี คํานวณ จํานวน พารามิเตอร์ ใน แบบ จําลอง เครือ ข่าย เครือ ข่าย

การเข้าใจวิธีคํานวณจํานวนพารามิเตอร์ในเครือข่ายประสาทนั้น จําเป็นอย่างยิ่งในการออกแบบและวิเคราะห์แบบจําลอง พารามิเตอร์ต่าง ๆ รวมไปถึงน้ําหนักและอคติที่เครือข่ายเรียนรู้ระหว่างการฝึก มัคคุเทศก์นี้อธิบายขั้นตอนพื้นฐาน เพื่อกําหนดจํานวนพารามิเตอร์ของพารามิเตอร์ในโมเดลเครือข่ายประสาท

พารามิเตอร์ในเลเยอร์ที่เชื่อมต่ออยู่

ในชั้นที่เชื่อมต่อกันเต็มที่ (den) การนําเข้าแต่ละเซลล์จะเชื่อมต่อกับแต่ละเซลล์ประสาทที่มีน้ําหนัก และแต่ละเซลล์ประสาทมีศัพท์ความลําเอียง

[FLT: 0] ตัวแปร = (จํานวนของข้อมูลที่ป้อนเข้าไปคือ × number ของเซลล์ประสาท) + จํานวนเซลล์ประสาท

การคํานวณพารามิเตอร์ในเลเยอร์ของกลุ่ม

สําหรับชั้นของ convolution, พารามิเตอร์ขึ้นอยู่กับขนาดตัวกรอง, จํานวนของตัวกรอง, และช่องป้อนข้อมูล สูตรคือ:

[FLT: 0] การจัดเรียงพารามิเตอร์ = (ความกว้างของตัวกรอง x x x value value value value value × value value values values) + จํานวนตัวกรอง[FLT: 1]

พารามิเตอร์ทั้งหมดในโมเดล

เพื่อค้นหาจํานวนพารามิเตอร์ทั้งหมด ในเครือข่ายประสาท รวมตัวแปรของแต่ละชั้น

การคํานวณตัวอย่าง

ลองพิจารณาแบบจําลองที่มีชั้นที่เชื่อมต่อกันอย่างเต็มที่หนึ่ง รับค่า 100 ค่า และผลิต 50 การแสดงผล

• (100 ค่าที่ป้อนมา x 50 ค่าออก) + 50 อคติ = 5,050 พารามิเตอร์

การ คํานวณ นี้ ช่วย ให้ เข้าใจ ขนาด และ ความ จําเป็น ใน การ ฝึก อบรม ของ แบบ จําลอง.