Neural network 为什么不同的深度学习网络预测速度几乎相同？

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），其他不到20层。显然，培训的成本是完全不同的。然而，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

它们在处理图像时似乎具有相同的速度，这是因为您只处理一个图像，因此这两个时间都很短。但是，如果必须处理大量图像，则处理每个图像的时间差很小，最终会导致时间差很大

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还要记住，训练比仅仅处理图像要耗时得多，因为在训练阶段必须计算反向传播算法来更新权重，因此速度差异在训练阶段更明显。

您是否以任何方式测量了评估时间？