Mahalaga ang pag-unawa kung paano kakalkulahin ang bilang ng mga parameter sa isang neural network para sa pagdidisenyo at pagsusuri ng mga modelo.Kabilang sa mga parameter ang mga timbang at pagkiling na natututuhan ng network sa panahon ng pagsasanay. Ang gabay na ito ay nagpapaliwanag ng mga pangunahing hakbang upang malaman ang kabuuang bilang ng mga parameter sa isang neural network model.
Mga Parameter sa Ganap na Nakakonektang mga Layer
Sa isang lubusang magkakaugnay (dense) na patong, ang bawat input ay nag-uugnay sa bawat neuron sa isang timbang, at ang bawat neuron ay may isang terminong pagkiling. Ang kabuuang bilang ng mga parameter sa gayong patong ay kinakalkula bilang:
Number of parameters = (Numero ng mga input × Bilang ng mga neuron) + Bilang ng mga neuron
Pagkalkula sa Parameters sa mga Payerong Konbolusyonal
Para sa mga patong na kompuwesto, ang mga parameter ay depende sa sukat ng filter, bilang ng mga filter, at input channels. Ang pormula ay:
Number of parameters = (Filter eleft × Filter with × Bilang ng input channels × Bilang ng mga filter) + Bilang ng mga filter ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ [1].
Kabuuang mga Parametro sa Modelo
Upang masumpungan ang kabuuang bilang ng mga parameter sa isang neural network, bilangin ang mga parameter ng lahat ng mga patong ng indibiduwal. ito ay nagbibigay ng kabuuang sukat ng pagiging komplikado at kapasidad ng modelo.
Halimbawang Pagkalkula
Isaalang - alang ang isang modelo na may isang suson na lubusang konektado na tumatanggap ng 100 input at gumagawa ng 50 output. Ang bilang ng parameter ay:
- (100 input × 50 output) + 50 pagkiling = 5,050 parameter
Ang kalkulasyong ito ay tumutulong sa pag-unawa ng mga kahilingan sa sukat at pagsasanay ng modelo.