Inputgröße

Inputgröße bezeichnet die Größe oder Dimension der Daten, die einem System, einem Algorithmus oder einem Modell als Eingabe dienen. Sie ist ein zentraler Faktor für Leistungs- und Ressourcenbedarf, da Laufzeit, Arbeitsspeicherbedarf und Rechenaufwand oft von der Menge der Eingangsdaten abhängen.

In der Praxis kann die Inputgröße unterschiedlich gemessen werden. In vielen Algorithmen ist sie eine skalare Größe n, etwa die Anzahl der Elemente in einer Liste. In datenintensiven Anwendungen wird sie durch mehrere Dimensionen beschrieben, z. B. Breite, Höhe und Kanäle eines Bildes oder die Anzahl der Merkmale und Beispielinstanzen in einem Datensatz. Bei Textdaten kann die Inputgröße die Zahl der Tokens darstellen. Die tatsächliche Speichergröße ergibt sich aus der Anzahl der Elemente multipliziert mit dem jeweiligen Speicherbedarf pro Element.

Auswirkungen auf Systeme. Größere Inputgröße führt typischerweise zu längeren Laufzeiten und höherem Speicherbedarf. Sie beeinflusst Algorithmuskomplexität, Parallelisierung, Cacheverhalten und I/O-Last. Im Bereich des maschinellen Lernens bestimmt die Inputgröße oft die Architektur (z. B. Anzahl der Merkmale) sowie die Größe der Batches; in der Bildverarbeitung beeinflusst sie Formate wie Auflösung und Farbtiefe.

Um mit großen Inputgrößen umzugehen, nutzen Systeme Streaming- oder Batch-Verarbeitung, Sampling, Dimensionalitätsreduktion, Komprimierung oder spezialisierte Datenstrukturen. Die Wahl der geeigneten Repräsentation der Inputgröße ist oft entscheidend für Effizienz und Skalierbarkeit.