多模态分类模型参数量统计：预训练模型参数是否需要去除？

首先，需要了解预训练模型部分的参数量和复杂度。预训练模型通常是基于大规模数据集训练得到的深度神经网络，其参数量和复杂度较高。对于一些计算资源受限的情况，可以考虑去除预训练模型部分的参数量。

如果你选择使用预训练模型进行特征提取，那么需要对预训练模型进行微调以适应你的任务。在微调过程中，只有预训练模型的一部分参数会更新，而其他部分的参数保持不变。因此，在统计模型的参数量和复杂度时，需要考虑预训练模型部分的参数量，以及微调过程中更新的参数量。如果只考虑微调过程中更新的参数量，则需要去除预训练模型部分的参数量。

'门控多模态单元'是一种用于多模态数据处理的神经网络模型，其使用了门控机制对不同模态的特征进行选择和融合。在特征提取和融合过程中，需要统计门控多模态单元的参数量和复杂度。总的模型参数量和复杂度，是预训练模型部分的参数量、微调过程中更新的参数量和门控多模态单元的参数量之和。

综上所述，需要统计模型的参数量和复杂度时，需要考虑预训练模型部分的参数量、微调过程中更新的参数量和门控多模态单元的参数量，以获得更准确的结果。