核心考点说明：本题考查深度学习模型训练速度的影响因素。 解题思路分析：题目要求找出不影响模型训练速度的因素，需要对常见的速度瓶颈有一定了解。 选项分析： - A. 训练数据量过小：训练数据量过小通常会导致模型训练不稳定或欠拟合，但不会直接导致训练速度过慢，相反，数据量小的时候，训练速度往往比较快。这是最不可能的。 - B. GPU显存不足：GPU显存不足会导致数据无法完全加载到显存中，需要频繁在内存和显存之间切换，显著影响训练速度。 - C. 批量大小设置不当：批量大小过小会导致更新频率过高，训练过程不稳定；批量大小过大会导致每次更新的梯度不准确，影响收敛速度和训练效率。因此批量大小不当会导致训练过慢。 - D. 模型结构过于复杂：模型结构过于复杂会导致计算量增大，训练速度变慢。 易错点提醒：注意区分训练速度和训练效果的影响因素。训练数据量过小并不直接导致训练速度变慢，反而是训练速度相对较快的情况。需要重点关注GPU资源和模型复杂度的影响。