1. Для начала определите архитектуру вашей нейронной сети. Это означает определение количества слоев, их типов (например, полносвязные, сверточные, LSTM и т. д.) и размеров (количество нейронов).
2. Далее необходимо зафиксировать количество входных и выходных нейронов каждого слоя. Эти значения будут определяться размерами тензоров, подаваемых на вход каждому слою нейронной сети.
3. Для подсчета параметров в каждом слое нейронной сети используется следующая формула:
- Для полносвязного слоя: количество параметров = (количество входных нейронов * количество выходных нейронов) + количество выходных нейронов.
- Для сверточного слоя: количество параметров = (размер ядра свертки * количество входных каналов * количество выходных каналов) + количество выходных каналов.
- Для слоя субдискретизации: количество параметров = 0 (поскольку этот слой не имеет весов и смещений).
- Для других типов слоев формула может немного отличаться, в зависимости от их специфики.
4. После того как вы рассчитали количество параметров для каждого слоя, просто просуммируйте все полученные значения. Таким образом, вы получите общее количество параметров нейронной сети.
Подсчет параметров нейронной сети в PyTorch может помочь вам оценить объем вычислений, объем памяти и сложность модели. Это особенно важно при работе с большими нейронными сетями, где каждый параметр может иметь значительное влияние на производительность и качество модели.