机器学习训练出来的模型大小由什么决定的？

wangerxian

机器学习训练出来的模型大小由什么决定的？ [复制链接]

机器学习训练出来的模型大小通常由以下几个主要因素决定：

1、模型架构复杂度：

模型层数：深层神经网络通常包含更多参数，因此模型文件会更大。
层类型：不同的层有不同的参数量，例如全连接层、卷积层、循环层等，其参数数量直接影响模型大小。
卷积核大小、步长、填充等参数会影响卷积神经网络的参数量。
注意力机制、门控机制等复杂组件也会增加模型参数。

 

2、模型容量：

参数数量：模型中权重和偏置参数的总量直接决定了模型大小。例如，更大的矩阵在全连接层意味着更多的参数，更深或更宽的网络也会导致参数增多。
特征维度：输入和输出特征的维度也间接影响模型大小。

 

3、模型压缩与优化：

量化：将模型参数从浮点数转换为低精度数据类型（如int8或float16）可以显著减小模型大小。
压缩技术：例如权值剪枝、稀疏表示、知识蒸馏等技术可以减少模型中的冗余参数。

 

4、训练过程中的学习结果：

学习率、正则化强度等超参数的选择会影响到模型训练时参数收敛的情况，从而影响模型的最终大小。

 

5、训练数据集：

数据集的大小和特性不直接影响模型大小，但是它与选择的模型复杂度之间存在关联。为了适应数据集的复杂性和避免过拟合，可能需要调整模型大小。

 

6、优化器的选择：

不同的优化器可能会影响模型训练的结果，虽然不直接改变模型结构大小，但如果采用某些优化器配合特定的参数更新策略，可能会间接影响模型最终学到的参数数量和分布。

 

大家见过最大的模型有多大？欢迎讨论~

极限零

这里是指占用空间大小吧，一般模型都是比参数大小，空间的话比的少，占用空间大的好像听说过微软的什么模型40多个G？

晒太阳的老男孩

人工智能是大势所趋，必须了解了解，避免淘汰

LitchiCheng

所以需要剪枝之类的操作，来减小模型的大小，毕竟嵌入式设备资源太有限

wangerxian

极限零 发表于 2024-3-29 13:41 这里是指占用空间大小吧，一般模型都是比参数大小，空间的话比的少，占用空间大的好像听说过微软的什么模型 ...

嗯嗯，我看的离线语音识别模型，也好几个G。

wangerxian

LitchiCheng 发表于 2024-3-31 19:25 所以需要剪枝之类的操作，来减小模型的大小，毕竟嵌入式设备资源太有限

是的，嵌入式变量类型也重要，影响运算速度。