模型选择提示

有许多预训练的模型可供选择，每个模型都有权衡:

• 大小:模型需要多少内存
  模型的最终位置将决定需要考虑多少网络规模。
  当选择部署到低内存系统时，请选择专门为此任务设计的模型。
  参见边缘部署模型
• 准确性:在重新训练之前，模型的表现如何
  通常，对于ImageNet数据集表现良好的模型表明该模型已经学习了信息特征，并且可以在新的类似任务中表现良好。
  探索更高精度的模型
• 预测速度:模型对新图像的预测速度
  虽然预测速度会根据硬件和批处理大小等许多因素而变化，但速度也会根据所选模型的架构和模型的大小而变化。
  比较预测速度入门的简单模型．

在下面的部分中探索模型之间的权衡。