为何并非总是越大越好 尽管在某些情况下,较大的批量大小可能带来更快的训练速度和更好的收敛效果,但并非总是如此。过大的批量大小可能导致以下问题: 计算资源限制:较大的批量大小需要更多的内存和计算资源。如果硬件资源有限,过大的批量大小可能导致训练过程无法进行。 收敛速度降低:过大的批量大小可能导致梯度变得过于...
(未验证,实验也不一定就给出后面的表述)根据理论分析及之前看到的论文中有提及,并不是batch size 越大越好。因为当快收敛时,越大的batch size,损失基本变化不大,导致不能跳出局部最优,而稍小的batch size,由于每次损失有变化(也可看做batch size 带来的噪声),就有可能跳出局部最优(跳出局部最优就有进入全局最...
在一定范围内，一般来说 Batch_Size 越大，其确定的下降方向越准，引起训练震荡越小。盲目增大 Batch_...
batch size有影响，但是batchsize的选择和num_class基本没关系。而且你可以算一下假如有C个类，batch si...
GPU利用率低的因素有很多,一般情况下,通过调节num_workers数量调节GPU利用率。设置在一个比较大的范围内比较好(可以考虑8-16),但不是越大越好。因为越大,虽然线程多了,但是切分到每一个线程消耗也大了,所以会增加CPU的负荷,从而降低对GPU的利用。num_workers数一般和batch_size数配合使用。
如果batch size为m,则在前向传播过程中,网络中每个节点都有m个输出,所谓的Batch Normalization,就是对该层每个节点的这m个输出进行归一化再输出.我们在图像预处理过程中通常会对图像进行标准化处理,这样能够加速网络的收敛,如下图所示,对于Conv1来说输入的就是满足某一分布的特征矩阵,但对于Conv2而言输入的feature...
横轴代表的是 Batch Size,从左到右越来越大 纵轴代表的是正确率,越上面正确率越高,当然正确率越高越好 而如果你今天看 Validation Acc 上的结果,会发现说,Batch Size 越大,Validation Acc 上的结果越差,但这个不是 Overfitting,因為如果你看你的 Training 的话,会发现说 Batch Size 越大,Training 的结果也是...
这也是为什么大的batch_size往往建议可以相应取大点learning_rate, 因为梯度震荡小，大learning_rate可以...
横轴代表的是 Batch Size,从左到右越来越大 纵轴代表的是正确率,越上面正确率越高,当然正确率越高越好 而如果你今天看 Validation Acc 上的结果,会发现说,Batch Size 越大,Validation Acc 上的结果越差,但这个不是 Overfitting,因為如果你看你的 Training 的话,会发现说 Batch Size 越大,Training 的结果...