为什么减小卷积核的尺寸反而爆显存了

减小卷积核的尺寸可以增加模型的深度以及感受野，从而提升模型的性能。然而，减小卷积核的尺寸可能导致显存占用增加的原因主要有以下几个：

1.卷积核尺寸减小，意味着卷积层的参数数量会增加。因为每个卷积核的参数数量是由卷积核尺寸决定的，所以卷积核尺寸减小会导致卷积层的参数数量增加，从而占用更多显存。

2.减小卷积核的尺寸会增加卷积操作的数量，因为需要使用更多的卷积核来覆盖同样大小的输入特征图。这将导致卷积层的计算量增加，从而占用更多显存。

3.减小卷积核的尺寸可能导致卷积层的输出特征图尺寸减小，从而需要使用更多的卷积层来保持特征图尺寸不变。这将导致模型的深度增加，从而占用更多显存。

因此，在设计模型时，需要权衡模型的性能和显存占用之间的平衡，选择合适的卷积核尺寸以及模型结构。

相关问题

lightgcn 显存

LightGCN是一个轻量级的图卷积网络模型，它的设计目标是在保证模型精度的前提下，最大限度地减少模型的显存占用。它采用了只包含一层图卷积的简单结构，在学习过程中不断调整节点的嵌入向量，从而实现极高的计算效率。

相对于其他图卷积网络模型，LightGCN需要的显存占用较小，主要体现在两个方面。首先，在训练过程中，LightGCN不需要存储所有节点的嵌入向量，而是只需要存储当前batch的嵌入向量，大大减少了显存的占用。其次，在模型参数量方面，LightGCN并没有额外的参数，只有一个嵌入矩阵，因此也不需要额外的显存开销。

因此，可以认为LightGCN是一种非常轻量级的图卷积网络模型，它在保证模型精度的同时，减小了显存的占用。这使得LightGCN在应对大规模图数据时更加具有优势，可以更快地完成训练和推理任务。同时，LightGCN的设计理念也对图卷积网络的开发具有参考价值，有望在未来更广泛的图数据领域得到应用。