我正在研究Encog（Java版本3.0和3.1）神经网络框架，并希望在我的神经网络训练中尝试Levenberg-Marquardt算法。然而，我的实际神经网络是相当复杂的自然（具有数百个输入神经元）而不是一个（我已经从数万到136简化）网络似乎可以用Levenberg-Marquardt训练（说没有我将2个GiB专用于JVM时有足够的内存。但是当我尝试使用简单的（仅3个输入神经元）网络进行简单的合成任务时，它的表现非常好。
问题是我如何估计Encog使用Levenberg-Marquardt算法训练具有特定样本集的特定网络所需的内存量？我怎么能猜出2 GiB中最大复杂度是多少（实际机器有4个，但JVM似乎无法分配超过2个）？
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我会尝试一个小尺寸，确定它使用多少内存，并保持加倍大小，直到你看到一个模式。即线性或超线性。
BTW：我的电视有4 GB内存，如果你需要它可能是时候获得更多内存。 ;）