有什么技术可以用来对大量类别进行数据分类（我使用的是pytorch）吗？

我注意到，如果我尝试构建一个多层感知器网络，由于最后一层需要太多的神经元，即使我的GPU有24Gb的内存，也会耗尽内存。我大约有3000个类别。

有什么方法或技术可以处理这种情况吗？

请注意，我不是在询问哪种技术更好，我是在询问在这种情况下可以使用的技术的客观列表。这可以用基于事实的方式回答，并在需要时包括引用等。

回答：

你可以尝试的一个棘手的方法是将模型分为两个子nn.Module。你将第一个发送到GPU，并将最后一层（或几层），即分类器，保留在CPU上。这样做会损失一些训练速度和整体性能，但你将能够处理MLP中的这个巨大层。

然而，拥有如此大量的类别并不常见，你是在做计算机视觉或NLP任务吗？如果是的话，你可以使用一些特定任务的网络类型，如CNN或LSTM，它们在处理参数时效率更高（例如，在CNN中使用池化层）。如果你必须使用MLP，尝试降低倒数第二层的维度。