* .cafemodelはトレーニングフェーズ後のネットワークの出力です。そのサイズはパラメータの数に比例すると思いますか？つまり、ネットワークAとBの2つのネットワークがある場合、ネットワークAは* .caffemodelのサイズがディスクに10MB、ネットワークBのサイズが* .caffemodelになります。ネットワークAがネットワークBより学習可能なパラメータの数が少ないと言ったら正しいのですか？カフェモデルのサイズはパラメータの数に比例しますか？
サイズは、ほとんどの場合、パラメータとの重みを格納するのに必要なメモリに依存します。これには、それぞれの数量だけでなく、データサイズも含まれます。あるモデルが短い固定小数点演算で動作するように設定されていて、別のモデルが通常の浮動小数点を使用する場合は、ストレージのニーズに大きな不一致があります。
また、レイヤーの接続性はファイルサイズと大きく関係しています。完全に接続されたレイヤーは、同じ量のパラメーターを含むコンボリューションレイヤーよりもはるかに大きな重みを持ちます。
これは、物事を少し整理するのに役立ちますか？
。@プルーン - つまり、 '.caffemodel'のサイズは指定されたネットワークの反復とバッチサイズに関係なく常に一定ですか？私は、反復またはバッチサイズの任意の数を持つ 'AlexNet'のために、モデルファイルはすべてのために' 230MBの周りにあることを観察します。 –
右 - 指定されたトポロジでは、各チェックポイントは同じサイズで、ラベル付け情報のバリエーションはほとんどありません。 – Prune
私は確かに言われるとは思わない。最初のモデルは浮動小数点値で重み付けし、2番目のモデルでは倍精度浮動小数点型を使用します – lnman
これは公平な比較と同じタイプでなければならない – user8264