为什么不同的深度学习网络以几乎相同的速度预测？

Question

我尝试了不同的深度学习网络结构。其中一些非常深（超过40层），其他则少于20层。显然，培训的成本是完全不同的。但是，这些网络以几乎相同的速度对图像进行分类。是这样还是我错过了什么？

Answer 1

它们在处理图像时似乎具有相同的速度这一事实是由于您只是处理一个图像，因此两个时间都很小。但是，如果必须处理大量图像，那么处理每个图像的时间差异会导致最终的时间差异很大。

另外请记住，训练比仅处理图像要耗费更多时间，因为在训练阶段，必须计算反向传播算法以更新权重，因此在训练阶段速度的差异更明显。