Емкость модели машинного обучения (Model capacity) – это неофициальный термин, очень близкий к сложности модели. Это способ рассказать о том, насколько сложную модель или взаимосвязь может выразить модель. Можно было бы ожидать, что модель с большей емкостью сможет смоделировать больше взаимосвязей между большим количеством переменных, чем модель с меньшей емкостью. Существуют различные способы формализовать емкость и вычислить ее числовое значение. Одно из них измерение VC, размерность Вапника-Червоненкиса, – это математически строгая формулировка емкости. Самый распространенный способ оценить емкость модели – подсчитать количество параметров. Чем больше параметров, тем выше емкость в целом.
[Чесалов А. Ю. Глоссариум по искусственному интеллекту: 2500 терминов/ А. Ю. Чесалов — «Издательские решения» 2022 г., 670 стр.]