파라미터 수
모델 내부에서 학습되는 가중치의 총 개수로 모델의 크기와 복잡도를 결정한다. 파라미터가 적을수록 메모리 점유율이 낮아지고 추론 속도가 빨라져 엣지 기기나 CPU 환경에 유리하다.