num_params는 모델의 파라미터 수를 의미합니다. 파라미터는 모델의 가중치와 편향을 포함하며, 모델의 크기를 결정하는 주요 요소입니다.
예를 들어, Conv2D 레이어의 경우, 필터의 크기, 채널 수, 출력 채널 수 등이 파라미터를 결정합니다. Fully Connected 레이어의 경우, 입력 차원, 출력 차원, 가중치의 크기 등이 파라미터를 결정합니다.
FBird 모델의 경우, 특정 레이어의 파라미터 수를 계산할 수 있습니다. 예를 들어, Conv2D 레이어의 경우, 필터의 크기와 채널 수를 곱하여 파라미터 수를 계산할 수 있습니다.
FBird 모델의 파라미터 수는 다음과 같이 계산할 수 있습니다.
- Conv2D 레이어의 경우: 필터의 크기 * 채널 수 * 출력 채널 수
- Fully Connected 레이어의 경우: 입력 차원 * 출력 차원
FBird 모델의 파라미터 수는 모델의 크기와 관련이 있으며, 모델의 성능과 관련이 있습니다. 모델의 파라미터 수가 많을수록 모델의 성능이 향상되지만, 모델의 크기가 커질 수 있습니다.
2025-05-16 15:50