为什么keras模型在训练后变大了？

Keras是一个开源的深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。在训练过程中，Keras模型的大小可能会增加的原因有以下几个方面：

1. 权重参数的增加：在训练过程中，模型会根据输入数据进行参数优化，以提高模型的准确性。这意味着模型的权重参数会随着训练的进行而增加，从而导致模型的大小增加。
2. 训练数据的增加：如果训练数据的规模增加，模型需要更多的参数来适应更复杂的数据分布。因此，当训练数据增加时，模型的大小也会相应增加。
3. 模型结构的复杂性：Keras允许用户构建各种复杂的神经网络结构，如多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络等。当模型结构更复杂时，模型的大小也会相应增加。
4. 模型保存方式的选择：Keras提供了多种模型保存方式，如保存整个模型、仅保存模型的权重参数等。如果选择保存整个模型，包括模型的结构、权重参数、优化器状态等信息，那么模型的大小会比仅保存权重参数的方式更大。

总结起来，Keras模型在训练后变大的原因主要是由于权重参数的增加、训练数据的增加、模型结构的复杂性以及模型保存方式的选择。这些因素都会导致模型的大小增加，但同时也意味着模型更加准确和适应性更强。

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