Это очень важная тема, которую игнорирует большинство новичков. Они видят Параметры с помощью сводной функции, но никогда не пытаются изменить их и проанализировать, как это влияет на точность их Модели. эм>. Из-за этого возникает много проблем. Я постараюсь объяснить вам последствия большого количества параметров и способы уменьшения параметров в сверточной сети.

В этой статье мы обсудим

  1. Проблемы, вызванные большим количеством параметров в сверточной сети
  2. Как уменьшить параметры сверточной сети для решения этих проблем

В этой статье мы также изучим формулу для расчета параметров для каждого слоя в сверточной нейронной сети.

Проблемы с большим количеством параметров

Многие проблемы возникают, когда мы работаем с сетью, имеющей большое количество параметров. Одна из проблем связана с вычислительными затратами и временем выполнения, которые увеличиваются в этой ситуации. И этого нельзя терпеть. С технической точки зрения это называется Временная сложность.

Давайте рассмотрим пример системы ANPR (автоматического распознавания номерных знаков), чтобы понять эту проблему. Мы установили ее на светофоре, чтобы получить количество транспортных средств, нарушающих правила дорожного движения, если нашей модели требуется несколько секунд, чтобы это сделать. Итак, Транспортное средство пройдет, и наша модель выйдет из строя. Здесь нашей модели требуется минимальное время для определения номеров транспортных средств.

Другая проблема заключается в том, что размер модели увеличивается из-за увеличения количества параметров. Из-за чего увеличивается потребление пространства. Это наша работа, чтобы сделать модель, занимающую минимум места. С технической точки зрения это называется Космическая сложность.

Этих двух проблем достаточно, чтобы заставить нас уменьшить параметры сверточной сети.

Уменьшение параметров сверточной нейронной сети

  1. Замена слоев Dense и Flatten на объединение Global Average
  2. Уменьшение размера фильтров в сверточных слоях https://towardsdatascience.com/understanding-and-calculating-the-number-of-parameters-in-convolution-neural-networks-cnns-fc88790d530d

Надеюсь, теперь вы поняли, насколько важно уменьшить параметры нейронной сети свертки, чтобы использовать ее в продакшене.