Neural Network Calculator v1.0

Калькулятор нейронных сетей

Проектируйте архитектуру нейросети, анализируйте поток градиентов, сравнивайте функции активации, настраивайте Learning Rate, рассчитывайте Batch Normalization и регуляризацию.

Проектируйте архитектуру нейросети по слоям. Рассчитываются параметры (веса), FLOPs и требования к памяти для каждого слоя.

Слой 1

Тип слоя

Вход

Выход

Параметры: 200.96 KFLOPs: 401.41 K

Слой 2

Тип слоя

Вход

Выход

Параметры: 32.90 KFLOPs: 65.54 K

Слой 3

Тип слоя

Вход

Выход

Параметры: 1.29 KFLOPs: 2.56 K

Всего параметров

235.15 K

Всего FLOPs

469.50 K

Память (FP32)

0.90 МБ

Память (FP16)

0.45 МБ

Таблица слоёв:

#	Тип	Вход	Выход	Параметры	FLOPs	% от общих
1	Dense	784	256	200.96 K	401.41 K	85.5%
2	Dense	256	128	32.90 K	65.54 K	14.0%
3	Dense	128	10	1.29 K	2.56 K	0.5%

Загрузка калькулятора нейронных сетей...

Модулей расчёта

Типа слоёв

Функций активации

Batch Normalization

Зачем нужен калькулятор нейронных сетей?

Проектирование нейросети требует точного расчёта параметров на каждом этапе: от выбора архитектуры и количества слоёв до настройки регуляризации и learning rate. Этот инструмент помогает ML-инженерам и исследователям принимать обоснованные решения и предотвращать типичные проблемы обучения.

Архитектура и параметры

Каждый слой нейронной сети имеет определённое количество обучаемых параметров. Dense-слой с входом N и выходом M содержит N×M весов + M смещений. Conv2D добавляет размерность ядра, а LSTM — четыре гейта, увеличивая число параметров в 4 раза. Правильный подсчёт параметров критичен для оценки памяти и вычислительных затрат.

Dense: params = input × output + output (bias)

Проблема градиентов

При обратном распространении ошибки градиенты проходят через все слои сети. Если произведение весов и производных активации меньше 1 — градиенты затухают (vanishing gradient). Если больше 1 — взрываются (exploding gradient). Глубокие сети с sigmoid-активацией особенно подвержены затуханию. Решения: ReLU, Batch Norm, skip-connections, gradient clipping.

gradient_L = gradient_out × ∏(w_i × f'(x_i))

Нейронные сети и глубокое обучение в России

Россия активно развивает технологии глубокого обучения. Ведущие компании (Яндекс, Сбер, VK, T-Bank) создают собственные нейросетевые модели для обработки языка, компьютерного зрения и рекомендательных систем. YandexGPT, GigaChat и другие LLM обучены на русскоязычных данных.

Ведущие вузы — МФТИ, ВШЭ, ИТМО, Сколтех — готовят специалистов мирового уровня в области Deep Learning. Сообщество ODS объединяет десятки тысяч ML-специалистов. Национальная стратегия ИИ до 2030 года предусматривает масштабные инвестиции в инфраструктуру GPU-кластеров.

Deep Learning

Свёрточные сети (CNN), рекуррентные сети (RNN/LSTM), трансформеры и механизмы внимания (Attention).

PyTorch / TensorFlow

Основные фреймворки: автодифференцирование, GPU-ускорение, динамические графы вычислений.

Batch Normalization

Нормализация активаций между слоями. Ускоряет обучение, стабилизирует градиенты, позволяет больший LR.

REG

Регуляризация

L1/L2 штрафы, Dropout, Weight Decay, Data Augmentation — борьба с переобучением.

Возможности калькулятора

ARC

Архитектура сети

Проектирование слоёв (Dense, Conv2D, LSTM, Attention). Расчёт параметров, FLOPs, требований к памяти.

GRD

Обратное распространение

Анализ потока градиентов. Детекция vanishing/exploding gradient. Визуализация и рекомендации.

ACT

Функции активации

Sigmoid, Tanh, ReLU, Leaky ReLU, GELU, Swish. Графики, производные, сравнительная таблица.

LRS

Learning Rate

Step Decay, Exponential, Cosine Annealing, Warmup + Decay. Визуализация расписания по эпохам.

Batch Normalization

Пошаговый расчёт нормализации. Running mean/var, масштабирование gamma/beta, визуализация.

REG

Регуляризация

L1/L2 штрафы, Elastic Net, Dropout, Weight Decay. Расчёт градиентов и эффективной ёмкости.

Часто задаваемые вопросы

Количество параметров зависит от типа слоя. Dense (полносвязный): input_size × output_size + output_size (bias). Conv2D: input_channels × output_channels × kernel_h × kernel_w + output_channels. LSTM: 4 × (input_size + hidden_size) × hidden_size + 4 × hidden_size. Multi-Head Attention: 4 × d_model² + 4 × d_model (Q, K, V проекции + выход). Общее число параметров сети — сумма по всем слоям.

Vanishing gradient (затухание градиента) — проблема, при которой градиенты становятся экспоненциально малыми при прохождении через глубокие сети. Основные причины: использование Sigmoid/Tanh (максимальная производная 0.25 и 1.0 соответственно), большое количество слоёв, неправильная инициализация весов. Решения: ReLU/GELU активации, Batch Normalization, skip-connections (ResNet), правильная инициализация (He для ReLU, Xavier для Tanh), gradient clipping.

ReLU — универсальный выбор для скрытых слоёв: быстрый, без затухания градиента для x > 0. Leaky ReLU решает проблему dying neurons. GELU — стандарт для трансформеров (BERT, GPT) — гладкий, хорошо работает в deep learning. Swish (SiLU) — гладкий вариант ReLU, часто лучше в глубоких сетях. Sigmoid — только для выходного слоя бинарной классификации. Tanh — для RNN/LSTM (скрытое состояние). Softmax — для выходного слоя мультиклассовой классификации.

Cosine Annealing плавно снижает learning rate от начального значения до минимального по косинусной кривой: LR(t) = LR_min + 0.5 × (LR_max - LR_min) × (1 + cos(π × t / T)). Это обеспечивает быстрое обучение в начале и тонкую настройку в конце. Warmup + Cosine Decay — популярная стратегия: линейный рост LR в первые N эпох, затем cosine decay. Используется в обучении трансформеров (BERT, GPT, ViT). Преимущества: не требует подбора step size, гладкое снижение без резких скачков.

Batch Normalization нормализует активации между слоями: вычитает среднее и делит на стандартное отклонение внутри мини-батча, затем масштабирует (gamma) и сдвигает (beta). Преимущества: ускоряет обучение (позволяет больший LR), стабилизирует градиенты, действует как лёгкая регуляризация, снижает зависимость от инициализации. При инференсе используются running mean/var, накопленные во время обучения. Альтернативы: Layer Norm (для трансформеров), Group Norm (для малых батчей), Instance Norm (для style transfer).

L1 (Lasso) добавляет λ·∑|w| к функции потерь — приводит к разреженности (многие веса становятся нулевыми), полезна для feature selection. L2 (Ridge) добавляет λ·∑w² — штрафует большие веса, но не обнуляет их, делает модель гладкой. Weight Decay (в AdamW) — непосредственно уменьшает веса: w = w × (1 - lr × wd). В SGD Weight Decay эквивалентен L2, но в Adam/AdamW они различаются из-за адаптивного learning rate. Dropout — случайное обнуление нейронов при обучении — имитирует ансамбль подсетей.

FLOPs (Floating Point Operations) — количество операций с плавающей точкой для одного forward pass. Dense: 2 × input × output (умножение + сложение). Conv2D: 2 × in_channels × out_channels × kernel² × spatial². LSTM: ~8 × (input + hidden) × hidden. Attention: ~4 × d_model² × seq_len. Backward pass ≈ 2×3× forward FLOPs. Для оценки времени обучения: total_FLOPs = forward + backward FLOPs × batch_size × num_batches × epochs.

Dropout случайно обнуляет (с вероятностью p) выходы нейронов при обучении. Это предотвращает ко-адаптацию нейронов и действует как ансамбль ∼ 2^N подсетей. Стандартные значения: 0.1–0.3 для свёрточных слоёв, 0.3–0.5 для полносвязных, 0.1 для трансформеров. При inference dropout отключается, а выходы масштабируются на (1-p). Эффективное количество параметров: total_params × (1 - dropout_rate). Слишком высокий dropout (>0.7) приводит к underfitting, слишком низкий (<0.1) — не даёт регуляризации.

Создатель

Лиана Арифметова

Миссия: Демократизировать сложные расчеты. Превратить страх перед числами в ясность и контроль. Девиз: «Любая повторяющаяся задача заслуживает своего калькулятора».

⚖️

Отказ от ответственности

Только для информационных целей. Все расчёты, результаты и данные, предоставляемые данным инструментом, носят исключительно ознакомительный и справочный характер. Они не являются профессиональной консультацией — медицинской, юридической, финансовой, инженерной или иной.

Точность результатов. Калькулятор основан на общепринятых формулах и методиках, однако фактические результаты могут отличаться в зависимости от индивидуальных условий, исходных данных и применяемых стандартов. Мы не гарантируем полноту, точность или актуальность приведённых расчётов.

Медицинские, финансовые и профессиональные решения должны приниматься исключительно на основании консультации с квалифицированными специалистами — врачом, финансовым советником, инженером или другим профессионалом в соответствующей области. Не используйте результаты данного инструмента как единственное основание для принятия важных решений.

Ограничение ответственности. Авторы и разработчики сервиса не несут никакой ответственности за прямой или косвенный ущерб, возникший в результате использования данных расчётов. Пользователь принимает на себя всю ответственность за интерпретацию и применение полученных результатов.

Калькулятор нейронных сетей

Зачем нужен калькулятор нейронных сетей?

Архитектура и параметры

Проблема градиентов

Нейронные сети и глубокое обучение в России

Deep Learning

PyTorch / TensorFlow

Batch Normalization

Регуляризация

Возможности калькулятора

Архитектура сети

Обратное распространение

Функции активации

Learning Rate

Batch Normalization

Регуляризация

Часто задаваемые вопросы

Лиана Арифметова

Отказ от ответственности

Похожие инструменты

Калькулятор психофизики: Вебер-Фехнер, Стивенс, d-prime и время реакции

Калькулятор модульной арифметики

Калькулятор радиаторов отопления

Калькулятор кровли

Калькулятор анионного промежутка (AG)

Калькулятор хранения зерна

Калькулятор RLC

Калькулятор доступности (Accessibility): WCAG 2.1, контрастность, ARIA, скринридер

Генератор паролей (безопасный)

Калькулятор кредитного анализа

Калькулятор алкоголя в крови (онлайн алкотестер)

Калькулятор реабилитации: Бартел, Рэнкин, FIM, Берг и 6MWT

Калькулятор таможенных пошлин и платежей

Калькулятор SaaS-метрик: Unit-экономика, MRR, Churn, Runway

Калькулятор строительной механики: балки, колонны, армирование и ветровая нагрузка