Я тренирую глубокую нейронную сеть с помощью фреймворка Keras для преобразования изображения 1024 x 1024 в изображение 256 x 512 x 512, и у меня возникают некоторые проблемы. В частности, для обучения глубокой нейронной сети требуется 70 ГБ памяти для обучения без сбоя ядра, даже с размером пакета 1. Это кажется ужасно высоким, поэтому мне было интересно, не делаю ли я что-то не так. Я приложил сводку модели в виде блок-схемы, и модель имеет около 10 миллионов обучаемых параметров.