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最佳答案
不完全是。大小主要取决于存储参数和权重所需的内存。这不仅包括每个数据的数量，还包括数据大小。如果一个模型设置为使用短定点运算，而另一个模型使用普通 float ，则存储需求将会存在很大差异。
此外，层连接性与文件大小有很大关系。包含相同数量参数的全连接层的权重远高于卷积层。
这有助于解决问题吗？
关于machine-learning - caffemodel 的大小与参数数量成正比吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/43290562/
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