不同規模的機器學習模型？

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一旦完成訓練並生成模型，模型大小可以根據所使用的數據集和算法而變化。我想知道什麼是範圍（以MB爲單位）（「一般」）模型大小可以變化。不同規模的機器學習模型？

Amazon ML將模型大小的限制設置在1MB到1GB之間。

這個問題主要圍繞收集有關組織生成的模型平均大小的信息？組織生成的大多數模型都是多少尺寸？

相關字段中的任何指針都會有幫助。

2016-07-15 rishabh.bhardwaj

這不是一個確切的問題。如何定義模型大小？記憶你訓練有素的分類器/迴歸器嗎？沒有限制。例如，SVM隨着支持向量數量的增長而增長。有人可能會爭辯說，大量的支持向量對於泛化是一個不好的跡象，但事實並非總是如此。一個巨大的數據集將生成許多支持向量（絕對值與相對值）。另一個例子是深度神經網絡：它們會變得很大（因爲它們需要存儲所有的權重）。我期望機器視覺中常見的NN大於1GB。 – sascha

模型大小取決於正在使用的產品以及模型中包含的內容。這可以根據實現，問題類型（分類，迴歸），算法（SVM，神經網絡等），數據類型（圖像，文本等），特徵尺寸等而不同。

來源

2016-07-16 16:56:23 neerajkh

不同規模的機器學習模型？

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