我是网络开发的新手，所以如果这个问题很简单，请原谅。
我有机器学习的背景，目前正在开发涉及机器学习技术的各种用途的应用程序。在编写这样的应用程序时，通常存储的特征权重在哪里？我们的想法是，当用户添加数据时，模型将更新要素权重以更好地学习数据。
是否通常会在数据库中存储要素权重？人们通常如何处理这种情况？例如，假设我有一个训练有素的模型，并想要评估某个输入。如果要素权重存储在数据库中，则需要查找可能有几个不同的值，这在计算上非常昂贵。
管理此问题的最佳做法是什么？
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这实际上取决于具体的案例和环境。如果性能很重要，您可能希望将它们保存在内存中并存储在数据库或文件中，只是为了永久保存它们。
加载应用程序时，最好将完整模型加载到内存中。根据可用资源和数据量，这可能是也可能是不可能的。如果您的模型太大，您可以根据需要预先加载所需的部件。
您只需要在应用程序加载时以及模型更改时进行昂贵的I / O操作（即使是更改，您也可以推迟写操作）。
您可以在此处找到类似的讨论： Neural Network / Machine Learning memory storage