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复杂度 项目复杂度分析模型,降低模型容量的方法

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即模型 parameter是一个惩罚项，而模型 control的复杂度在一个合理的范围内 。模型 复杂度是我个人的定义，主要是指BIM 模型在三角形数量、空间面积、模型粒度和纹理等方面的综合表现，当模型，在分工方面 ， 项目一般可以根据其规模和复杂程度划分为若干个子项目，并进一步划分为若干任务，可以分配给不同的团队成员或个人完成 。

1、segformer 模型中可能存在哪些问题高计算复杂度 ， 对输入分辨率敏感 。1.高计算量复杂度:seg former模型包含大量的变压器层和通道关注模块，计算量复杂度高，需要大量的计算资源 。2.对输入分辨率敏感:segformer 模型对输入图像的分辨率敏感，需要针对不同的分辨率进行调整和优化，否则可能会影响模型的性能和效果 。Segformer 模型是基于transformer架构模型的语义切分，性能和效果都很优秀 。

2、【点】 模型选择标准:AIC与BIC数据少 ， 模型复杂，过拟合数据多 ， 训练有素 ， 过拟合需要标准来平衡，除了常见的正则化，还有其他标准 。1.(AIC)AIC是由日本统计学家赤池浩二于1974年提出的 。它基于熵的概念，提供了一个衡量-1复杂度和拟合数据的优度的标准 。一般从一组AIC2k2ln(L)中选出最佳的模型时 ， 通常选择AIC最小的模型 。

当两个模型相差较大时，模型的差异主要体现在L上；当模型相近时 ， 模型的区别主要体现在参数个数上 。一般来说，当模型 复杂度增大(k增大)时，似然函数L也会增大，这会使AIC变小 。但当k过大时，似然函数会变慢 ， 导致AIC增大 。如果模型过于复杂，容易导致过拟合 。即模型 parameter是一个惩罚项，而模型 control的复杂度在一个合理的范围内 。2.Bayesian information criterion(BIC)通常，BICk*ln(n)2ln(L)k是模型参数个数，n是样本个数，L是似然函数 。
【复杂度 项目复杂度分析模型,降低模型容量的方法】
3、 模型检验常用方法有哪些?正确性分析:(模型稳定性分析，稳健性分析，收敛性分析，变化趋势/123 。极值分析等 。)效度分析:误差分析，参数灵敏度分析，模型比较试验有用性 。效率分析:时空复杂度 分析与已有模型 modelchecking是一种非常重要的自动验证技术 。它最早由Clarke和Emerson、Quielle和萨弗基斯于1981年提出，主要通过显式状态搜索或隐式不动点计算来验证有限状态并发系统的模态/命题性质 。

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