不同规模的机器学习模型？

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一旦完成训练并生成模型，模型大小可以根据所使用的数据集和算法而变化。我想知道什么是范围（以MB为单位）（“一般”）模型大小可以变化。不同规模的机器学习模型？

Amazon ML将模型大小的限制设置在1MB到1GB之间。

这个问题主要围绕收集有关组织生成的模型平均大小的信息？组织生成的大多数模型都是多少尺寸？

相关字段中的任何指针都会有帮助。

2016-07-15 rishabh.bhardwaj

这不是一个确切的问题。如何定义模型大小？记忆你训练有素的分类器/回归器吗？没有限制。例如，SVM随着支持向量数量的增长而增长。有人可能会争辩说，大量的支持向量对于泛化是一个不好的迹象，但事实并非总是如此。一个巨大的数据集将生成许多支持向量（绝对值与相对值）。另一个例子是深度神经网络：它们会变得很大（因为它们需要存储所有的权重）。我期望机器视觉中常见的NN大于1GB。 – sascha

模型大小取决于正在使用的产品以及模型中包含的内容。这可以根据实现，问题类型（分类，回归），算法（SVM，神经网络等），数据类型（图像，文本等），特征尺寸等而不同。

来源

2016-07-16 16:56:23 neerajkh

不同规模的机器学习模型？

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