神经网络模型主要参数含义

发布时间：2024-09-25 21:54:33

⓵深度神经网络中的FLOPs是什么意思？

在深度学习域，FLOP（每秒浮点运算次数）、MAC（乘加运算）、FC（全连接层）、CNN、LSTM等模型的算力衡量标准非常流行。这很重要。而Transformer模型的计算复杂度是性能的重要指标。让我们一一分解这些术语。

FLOPs

Mac

学习模型的估计

全连接层（FCLayer）等的计算量主要是矩阵乘法，每个元素包括乘法和加法。为了简化计算，FLOP公式通常包含许多有助于预测训练时间的参数。

CNNLayer的计算复杂度由卷积核大小和输入通道数决定。每层的FLOPs公式包括这些变量，但不包括常数项。在实际计算中，要简化分析。

LSTMLayer

Transformer架构

，特别是在LLM（大型语言模型）中，其计算负荷主要来自注意力机和多层感知器（MLP）模块。码器和解码器各有六个注意层，以及解码器中的屏蔽机。每层的参数包括多注意力和MLP的具体矩阵形状。

在Transformer参数分析中，每一层的参数计算包括attention模块的缩放和变换参数，以及MLP的参数量。例如，每层注意力的参数数量可以通过矩阵乘法的大小来估计。

Transformer的总参数还包括词嵌入矩阵。随着模型层数的增加，例如从7B模型到70B模型，隐层参数的数量通常会显着增加。

计算FLOP时，Transformer模型主要依赖于矩阵乘法。此公式通常将Input_size乘以参数数量，然后乘以2。假设训练语料库中的token数量为10亿，则训练所需的FLOP可以估计为：FLOP≈100,000,000xParameterx2。

对于LLaMa-13B模型等LLM，FLOP公式更加复杂，并且考虑了注意力、LMhead和隐层大小。简化一下，FLOP大约为（具体值根据模型参数计算）：

有关这些计算的更多信息，请参阅EthanYan的文章。本文详细介绍了估计计算和精算计算之间的区别，以及是否考虑FFN（前馈）。网络）和词汇量计算。如需更多见解，请务必查看权威论文和博客，例如attendanceIsAllyouNeed和TheIllusteratedTransformer。

以上由ZhihuOnVSCode整理，为理解模型训练背后的算力计算提供了宝贵的指导。

参数是指在数学、统计学和计算机科学中用于定义和描述系统或模型的变量。 1.参数的概念

参数通常用于描述函数、方程或模型中的变量。在数学和统计学中，参数代表一组用于定义特定函数或概率分布的数值。在计算机科学和机器学习中，参数用于描述算法或模型中的权重、偏差和超参数。

2.。抽样参数：通过从总体中选择样本来估计的参数，例如样本均值、样本标准差等。

计算机科学和机器学习指标：权重和偏差：连接权重和偏差项用于神经网络等模型中，以计算神经元的输出。超参数：用于调整模型性能的参数，例如学习率、归一化参数等。

3参数的作用

描述系统行为：参数可以描述系统或模型的属性和性能，例如均值和方差、概率分布。

模型训练和优化：通过调整参数的值，使模型更好地拟合已知数据，提高模型的预测精度。

模型通用性：适当的参数选择提高了模型的通用性，使其在未观测的数据上表现良好。

超参数调优：通过调优超参数，可以优化模型的性能和鲁棒性，以适应不同的任务和数据。

4常用的参数估计有最大值估计、最小二乘法、贝叶斯估计等。这些方法可以根据给定的数据估计最优参数值，从而使模型准确地描述实际情况。

参数是用于定义和描述系统或模型的变量，广泛应用于数学、统计学和计算机科学。

它们可以用来描述系统的属性和行为，优化模型的性能，并通过近似方法从实际数据中获得更好的参数。在实际应用中，参数的合理选择和调整对于解决问题和模型优化具有重要意义。