如果没有 ImageNet 预训练权重，训练难度增大多少倍

如果没有 ImageNet 预训练权重，训练深度神经网络的难度会大大增加。这是因为神经网络的训练需要大量的数据和计算资源，而没有预训练权重的情况下，网络需要从随机初始化的权重开始学习，这需要更多的数据和更长的训练时间来达到和预训练网络相同的表现。此外，没有预训练权重的情况下，网络可能会陷入局部最优解，难以得到全局最优解。因此，ImageNet 预训练权重可以极大地简化深度神经网络的训练过程，同时也提高了网络的泛化能力和模型的效果。没有预训练权重的情况下，训练深度神经网络的难度可能会增加 10 倍以上。

相关问题

imagenet在alexnet的预训练权重

ImageNet是一个包含百万级图像的大规模图像数据库，每个图像都有一个对应的类别标签。而AlexNet是一个深度卷积神经网络模型，被广泛用于图像分类任务。

在深度学习中，预训练权重是指在一个大规模的任务上训练出来的模型参数。对于AlexNet来说，预训练权重指的就是在ImageNet数据集上训练而得到的模型参数。

由于ImageNet数据集拥有巨大的规模和多样性的图像样本，使用这样的数据集来进行训练可以让AlexNet模型学习到更加丰富和一般化的特征表示。通过在ImageNet上进行预训练，AlexNet可以学习到识别各种不同类别的图像所需的特征，并在其他任务中进行迁移学习。

因此，将ImageNet上预训练的权重用于AlexNet模型意味着我们可以利用在大数据集上训练好的模型参数，来加速和改进AlexNet在其他任务上的学习和表现。这样的预训练权重可以作为一个良好的起点，通过微调等技术进行进一步的训练和优化，从而在特定任务上取得更好的性能。

神经网络没有预训练权重

那么神经网络就需要进行随机初始化，然后通过反向传播算法来更新权重，使得网络能够学习出合适的模型参数。但是，如果神经网络的规模较大，训练时间会非常长，因此使用预训练权重可以加速训练过程。预训练权重是指在大规模数据集上预先训练好的神经网络权重，可以通过迁移学习的方式应用到新的任务中，从而快速得到较好的结果。