神经网络模型需要的参数

FLOPs (Floating-point Operations) :浮点运算次数,理解为 计算量 ,可以用来衡量算法的复杂度。一个乘法或一个加法都是一个FLOPs FLOPS (Floating-point Operations Per Second) :每秒浮点运算次数,理解为计算速度,是一个衡量硬件性能的指标。 MACCs (multiply-accumulate operations) :乘-加作次数,MACCs 大约是 FLOPs 的一半。将$w*x+b$为一个乘法累加,也称为1 个MACC。 MAC (Memory Access Cost) :内存访问成本 Params :是指模型训练中需要训练的参数总数

选择合适的网络结构对于提高神经网络性能至关重要。 学习率:学习率是神经网络训练过程中的一个重要参数,它决定了网络在每次迭代过程中权重的更新程度。合适的学习率可以使网络更快地收敛,并避免陷入部最优解。 动量系数:动量系数是一种用于加速网络训练的参数,它可以减少网络在训练过程中的振荡,从而帮助网络更快地收敛。 正则化参数:正则化是一种防止过拟合的技术,通过在损失函数中添加一项,惩罚模型的复杂度。正则...

构建神经网络之后，需要选择合适的优化算法来更新模型的参数以最小化损失函数。 综上所述，神经网络作为一种强大的…

封装好的网络层的时候，我们并不需要对模型的参数初始化，因为这些都是 pytorch 帮助我们完成的，但是如果我 们自己搭建模型（不使用 pytorch 中的封装好的网络层）或者对 ...

左图中,神经元的个数为4+2=6,右图中,神经元的个数为4+4+1=9 参数的个数:左图中权重有3∗4+4∗2=20,偏置有4+2=6,一共26个参数 右图中权重有3∗4+4∗4+4∗1=32,偏置有4+4+1=9,一共41个参数