パラメータ数

ニューラルネットワークなどのAIモデルにおいて、学習の過程で最適化される重みやバイアスなどの変数の総数。一般にパラメータ数が多いほど、モデルはより複雑なパターンを学習し、高度な推論を行う能力が高まる傾向にある。一方で、パラメータ数が増えるほど、実行に必要な計算リソース（GPUメモリや電力）や推論時間も増大するため、性能と効率のトレードオフが重要な設計要素となる。