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优的可能); batch size 与学习率之间关系的实验对比: 学习率小下降耗时多(见a中前三个,lr分别为0.0001, 0...
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...
理解Batch Size(批大小)和学习率 逆向关系 批大小对学习动态的影响 学习率:平衡之道 经验观察和理论见解 自适应学习率和调度 代码 结论 引言 在机器学习领域,特别是在神经网络训练的背景下,涉及到许多影响学习过程的超参数。其中,批大小和学习率是至关重要的。虽然人们普遍认为这两个参数之间存在相反的关系,但实际...
对于 SGD 优化器来说,增量为,其协方差正比于,而我们认为优化过程中适量的(不多不少的)噪声是有必要的,所以当 Batch Size变化时,我们通过调整学习率让增量的噪声强度即协方差矩阵保持不变,从得出 这就得到了学习率与 Batch Size 的平方根缩放定律...
学习率、batch_size、dropout 1、学习率 1.1、学习率取值要适当 当学习率很低的时候,跑了多次损失还是很大,此时需要加大迭代次数,浪费计算资源。 当学习率很大的时候,loss可能为nan,因为求导的时候可能会除以0。 1.2、优化算法如何找到合适的学习率 方法一:...
通过增加学习率ϵ、缩放 batch size B∝ϵ，我们可以进一步减少参数更新的数量。最后，你可以增加动量系数 m，缩放 B∝1/(1−m)，尽管这会稍微降低测试准确率。最重要的是，该技术能让我们在不调整超参数的情况下，重设对大型 batch 训练的现有训练调度方法（schdule）。我们在 ImageNet 上训练 ResNet-v2，...
通过loss/metric变化曲线观察收敛稳定性,极度不稳定的情况可以增加batch size或者减小学习率;过于稳定的情况可以考虑减少batch size。 收敛末期,可以考虑逐渐增加batch size,以及逐渐减小learning rate,使得学习结果更接近局部最小值。 batch size通常在log scale中调节,常见4的倍数笔者猜测是为了更高效的CUDA计算。
1.batch size和leaning rate的关系 现在深度学习中的绝大多数算法采用梯度下降法来进行训练,并且通过选择学习率来控制下降的步长,在梯度下降法中学习率和batch size的选择直接影响了下降的步长,即步长与batch size成反比,与学习率成正比,因此这两个参数直接影响了模型的参数更新,他们是影响模型性能收敛的最佳参数。
learning_rate=0.5# 学习率初始值step_size=30# 每训练30个epoch进行一次衰减gamma=0.1# 衰减率learning_rate=0.5if epoch <30learning_rate=0.05if30<= epoch <60learning_rate=0.005if60<= epoch <90 1.2.6 多间隔衰减(Multi Step Decay) 学习率按特定间隔进行衰减,与间隔衰减的区别在于:间隔衰减的epoch间隔...