over-parameterized
时间: 2023-12-11 10:03:24 浏览: 49
"over-parameterized"是一个术语,指的是模型的参数数量超过了所需的最小数量。在深度学习中,过度参数化的模型可能会导致过拟合和计算资源的浪费。为了解决这个问题,有几种方法可以使用。
一种方法是通过剪枝来减少模型的参数数量。剪枝是一种技术,通过将参数的权重置为0来实现参数的移除。这样可以减少模型的参数数量,从而减少计算量和存储需求。然而,这种方法并没有真正移除参数,而是将其权重置为0,因此模型的参数量和计算量并没有实际减少。\[1\]
另一种方法是参数量化,即将参数的表示压缩到最低的位数。例如,将每个参数表示为一位,这样每个参数只有两个可能的值。虽然这种方法听起来很不可思议,但研究表明,有时候二值网络的性能甚至比正常的网络还要好。这是因为将网络参数二值化相当于对网络参数进行了极致的正则化,可以缓解过拟合现象。\[2\]
除了低比特表示和参数量化,另一种方法是参数聚类。这种方法将数值接近的参数聚为一类,并使用一个表格记录每个类的平均值。在网络中,使用表格中的平均值来表示每个参数所属的类。这样,网络中存储每个参数所占用的空间只与类的数量有关,而不是参数的数量。\[3\]
综上所述,解决over-parameterized问题的方法包括剪枝、参数量化和参数聚类。这些方法可以减少模型的参数数量,从而减少计算量和存储需求,同时保持模型的性能。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [模型压缩常用方法简介](https://blog.csdn.net/weixin_44966641/article/details/127036590)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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