1、当数据量足够大的时候可以适当的减小batch_size,这么做是由于数据量太大,内存不够。但盲目减少batch_size会导致无法收敛,batch_size=1时为在线学习,也是标准的SGD,这样学习,如果数据量不大,噪声数据存在时,模型容易被噪声带偏,如果数据量足够大,噪声的影响会被“冲淡”,对模型几乎不影响。 2、batch的选择,首...
可见当batchsize增大到一定程度之后,再增大所带来的时间减少就会很小了,甚至消耗时间会增多 完成每个epoch运算的所需的全部时间主要卡在: ①load数据的时间 ②每个epoch的iter数量。 因此对于每个epoch,不管是纯计算时间还是全部时间,大体上还是大batch能够更节约时间一点,但随着batch增大,iter次数减小,完成每个epoch的时...
所以在内存有限的情况下，减小batch_size的情况下应该相应减小的是learning_rate,至于epoch怎么调，你就需...
过大的 batch size 减小了噪声,过早的 annealing 也是减少了噪声较大的更新步数。噪声似乎控制着训练过程中对参数空间的探索方式,从而影响找到的解的泛化能力 在保持其他因素不变,将小 batch size 和大 batch size 的 learning rate schedule 以及更新的总步数调整一致后,[Hoffer et al, 2017]发现所谓的 generaliza...
一般而言，加大Batch size会降低训练精度（Accuracy）。但是，在同步调整学习率的情况下，Batch size的大小...
过大的Batch Size可能会导致内存不足,从而影响训练过程的顺利进行。 在神经网络训练中,我们还经常遇到梯度消失和梯度爆炸等问题。梯度消失问题是指在训练过程中,随着层数的增加,梯度会逐渐减小,导致模型无法有效地学习到高层特征。而梯度爆炸问题则是梯度会变得非常大,导致模型训练过程中出现数值不稳定的情况。适当地...
调整学习率和Batch Size时,可以采用以下策略: 从较小的学习率和Batch Size开始,逐步增加它们的值,观察模型准确率的变化。这样可以避免一开始就使用过大的学习率或Batch Size导致模型无法收敛或泛化能力降低。 使用学习率衰减策略,随着训练的进行逐渐减小学习率。这有助于保证模型在收敛的同时,提高训练速度。文心快码平...
因此,对于二阶优化算法,减小batch换来的收敛速度提升远不如引入大量噪声导致的性能下降,因此在使用二阶优化算法时,往往要采用大batch哦。此时往往batch设置成几千甚至一两万才能发挥出最佳性能。 batch_size与2的倍数 一般而言,根据你的GPU显存,设置为最大,而且一般要求是8的倍数(比如32,128),这样,GPU内部的并行运...
我们也可以称之为 Batch Size 与学习率之间的 Scaling Law。 方差视角直觉上,当 Batch Size 增大时,每个 Batch 的梯度将会更准,所以步子就可以迈大一点,也就是增大学习率,以求更快达到终点,缩短训练时间,这一点大体上都能想到。问题就是,增大多少...
只有在数据很庞大的时候（在机器学习中，几乎任何时候都是），我们才需要使用 epochs，batch size，迭代这些术语，在这种情况下，一次性将数据输入计算机是不可能的。因此，为了解决这个问题，我们需要把数据分成小块，一块一块的传递给计算机，在每一步的末端更新神经网络的权重，拟合给定的数据。EPOCHS 当一个完整的...