问题

网络训练收敛速度慢

主要原因

模型的问题，训练迭代时含大量参数

最佳解决办法

优化算法模型

有技巧的解决办法

网络模型的优化，通常是比较难的。但可以通过其他方式来加速收敛速度

1. 增大学习率
2. 减小迭代次数
3. **在迭代次数不变的情况下，去调节batch_size和epoch间比例
4. **微调ＳＧＤ参数，动量、学习率
5. 及时释放不必要的内存开销，中间变量及时释放
6. 简化程序代码，例如 改掉for循环，用switch等简单程序替代循环

例如：
同等设备同等情况下

在epoch＝20000 batch_size=64 学习率Ir=0.1 时
迭代次数为20000*（训练images/64） 一次epoch需要 6min
程序总耗时 20000 * 6min=83.4 days

保持迭代次数和学习率不变， batch_size=5 时
则epoch=1563（迭代次数为1563*训练images/5） 一次epoch需要 13min
程序总耗时 1563 * 13min = 14.1 days

当epoch=1563 batch_size=5 学习率Ir=0.15 时
一次epoch需要 7 min
程序总耗时 1563 * 7min=7.6 days

当epoch=1563 batch_size=5 学习率Ir=0.15 边运行边释放中间变量数组内存 时
一次epoch需要 6 min 30s
程序总耗时 1563 * 6min30s=7 days

当epoch=1400 batch_size=5 学习率Ir=0.15 边运行边释放数组内存 时
程序总耗时 1400 * 6min30s=6.3 days

当epoch=1400 batch_size=5 学习率Ir=0.15 边运行边释放中间变量数组内存 简化程序 时
一次epoch需要 6 min 10s
程序总耗时 1400 * 6min10s=6 days