在我的 dell core i7 - 16GB RAM - 4gb 960m GPU 笔记本电脑上，我正在开展一个使用 3d CNN 对肺部 CT 图像进行分类的项目。我正在使用 tensorflow 的 CPU 版本。图像准备为 numpy 数组大小 (25,50,50)。
我的 CNN 模型有 2 个 conv 层、2 个 maxpool 层、1 个 FC 层和输出层。使用这种架构，我可以使用大约（5000 到 6000）个样本来训练模型。添加更多层后，我的模型现在有 6 个卷积层、3 个最大池层、FC 和输出层。我的问题是在用超过 1000 个样本更改架构后，我的内存被填满并且出现内存错误。我尝试制作较小的批次，但每次都会遇到相同的错误。我有两个问题：
为什么通过添加更多层模型需要更多内存？
有没有办法处理这类问题？