多模态分类模型复杂度统计：预训练模型参数是否需要包含？

你是一个深度学习学者，我现在设计了一种多模态分类模型，模型分为特征提取和特征融合两个部分，其中特征提取部分使用预训练模型进行特征提取，训练的过程中需要对预训练模型参数进行微调，特征融合部分使用门控多模态单元从头开始训练。我现在统计模型复杂度和参数量，需要去除预训练模型部分么？

首先，需要清楚预训练模型部分已经包含了一定的模型复杂度和参数量，因此在统计总体模型复杂度和参数量时，应该将预训练模型部分的复杂度和参数量纳入考虑。

其次，预训练模型部分的复杂度和参数量可能会对整个多模态分类模型的性能产生较大的影响，因此在考虑是否去除预训练模型部分时，需要综合考虑模型性能和复杂度的平衡。

最后，如果只需要统计特征融合部分的模型复杂度和参数量，可以将预训练模型部分看作是一个固定的特征提取器，只需要统计门控多模态单元的复杂度和参数量即可。但如果需要考虑整个多模态分类模型的总体复杂度和参数量，应该将预训练模型部分的复杂度和参数量纳入考虑。