深度学习模型复杂度的权衡围绕着平衡性能、资源使用和实用性。更复杂的模型——具有更多层、参数或复杂架构——可以捕获数据中更精细的模式，从而可能提高准确性。 然而，这会增加计算需求、更高的过度拟合风险以及部署方面的挑战。 开发人员必须权衡这些因素，以选择既适合问题又适合可用基础设施的模型。
首先，计算资源和训练时间随着模型复杂度的增加而显着增加。 例如，训练像 GPT-3 这样的大型 Transformer 模型需要大量的 GPU 集群和数周的计算，这对于无法访问专用硬件的团队来说是不切实际的。 即使是较小的模型，例如用于图像分类的 ResNet-152，在推理过程中也需要大量的内存和处理能力，这可能会限制它们在智能手机等边缘设备上的使用。 此外，复杂的模型通常具有更高的延迟，这在自动驾驶或视频处理等实时应用中可能是不可接受的。 开发人员必须决定准确性的提高是否证明基础设施成本和较慢的性能是合理的。
其次，复杂的模型容易过度拟合，尤其是在训练数据有限时。 具有过多参数的模型可以记住训练数据中的噪声或异常值，而不是学习可泛化的模式。 例如，在小型医疗图像数据集上训练的深度神经网络可能在训练中达到接近完美的准确率，但在新的患者数据上失败。 诸如 dropout、正则化或数据增强之类的技术可以缓解这种情况，但它们增加了训练过程的复杂性。 相反，过于简单的模型欠拟合，无法捕获有意义的模式。 浅层神经网络可能难以应对自然语言理解等任务，其中分层特征至关重要。 达到正确的平衡通常涉及迭代实验、交叉验证和监控验证性能。
最后，复杂的模型更难以解释和维护。 10 层卷积网络的决策过程不如线性回归模型透明，这使得调试和建立信任变得困难。 在医疗保健或金融等可解释性至关重要的领域，这种缺乏可解释性可能会成为一个决定因素。 维护也变得具有挑战性：更新复杂模型以适应新数据或边缘情况可能需要重新训练整个系统，而更简单的模型可以逐步进行微调。 例如，可以使用新规则手动更新轻量级决策树，但基于 BERT 的文本分类器需要完全重新训练。 开发人员必须考虑增加的复杂性是否符合项目的长期目标和利益相关者的要求。