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我正在研究 Encog（Java 版本 3.0 和 3.1）神经网络框架，并想在我的神经网络训练中尝试 Levenberg-Marquardt 算法。然而，我的实际神经网络非常复杂自然（具有数百个输入神经元），而不是单个（我已经从数万个简化到 136 个）网络似乎可以用 Levenberg-Marquardt 训练（说没有足够的内存，而我将 2 GiB 专用于 JVM）。但是当我尝试使用简单（只有 3 个输入神经元）网络的简单合成任务时，它的表现非常好。

问题是如何估计 Encog 使用 Levenberg-Marquardt 算法用特定样本集训练特定网络所需的内存量？我怎么能猜出 2 GiB 中可以容纳的最大复杂度是多少（实际机器有 4 个，但 JVM 似乎无法分配超过 2 个）？

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我会尝试一个小尺寸，确定它使用了多少内存，并继续将尺寸翻倍，直到你看到一个模式。即它是线性的还是超线性的。

顺便说一句：我的电视有 4 GB 内存，如果你需要的话，也许是时候获得更多内存了。;)

于 2012-03-27T07:08:47.730 回答