为什么vgg19的训练时间比alexnet慢得多，分别是50小时和4小时？

Question

我尝试使用预训练模型vgg19和alexnet作为特征提取器，然后使用svm进行分类。我有大约15000张图片作为输入数据。我使用的是服务器hp proliant g7，但是vgg19大约需要50小时来训练，而alexnet只需要大约4小时。这是正常的，还是我应该为vgg19的情况调查一下我那端的一些设置或数据问题？

Answer 1

如果我没记错的话，Vgg19比alexnet大得多，大约12倍。我怀疑的是，alexnet可以毫无问题地安装到内存中，但vgg19并非如此。如果MATLAB在训练过程中内存不足，它可能会开始用硬盘交换内存，这会变得非常慢(而不是像Tensorflow那样立即崩溃并显示内存不足消息)。我建议减少小批量大小或尝试其他网络。