既然Batchsize并非越大越好,那么如何合理选择这一参数呢?以下是一些建议: 根据显存容量选择 首先,你需要考虑你的显存容量。Batchsize的大小直接决定了每次迭代所需的显存量。因此,在选择Batchsize时,应确保它不会超出你的显存容量限制。否则,你可能会遇到显存溢出的问题,导致训练失败。 尝试不同的Batchsize 为了找到...
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...
💡但是,大batch size在并行计算上更具优势,能更好地利用GPU性能。所以,我们追求更大的batch size,更多是为了更好的并行效果,而非更精确的梯度。😉在深度学习中,追求精确可能并非最重要。例如,使用高精度浮点数并不比使用低精度来换取计算速度更有效。😣小batch训练的稳定性较差,对学习速率设置要求更高,否则可...
梯度计算更稳定:大的batch size提供了更稳定的梯度估计,因为每次迭代使用的样本更多,使得模型训练曲线更平滑。 大Batch Size的缺点: 增加内存需求:如果batch size过大,可能会导致内存溢出,无法正常进行训练。 可能导致泛化能力下降:大的batch size可能会使模型过于依赖训练数据,导致泛化能力下降。 可能陷入局部最优解:...
有一篇NeurIPS2019[1]说，「learning rate/batch size比值越大，泛化越好」。所以文献里都这么说了，那...
当初随机梯度下降法和mini_batch梯度下降法的面世,是为了优化批量梯度下降法计算效率缓慢且对gpu显存要求较高的问题。那么,在显存容量支持的前提下,是否batch_size越大越好呢? 也不是的。较大的batch_size容易使模型收敛在局部最优点,而使用小batch甚至单个数据训练时,相当于人为加入噪声,使模型走出鞍点,在更大的范...
(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...
batch_size过小,比如说小于数据集中的类别个数,模型没有BN层,模型会出现不收敛的情况。 batch_size适中,模型的泛化能力会得到提升。 在GPU性能没有被完全利用的情况下,batch_size越大,模型训练的速度越快。 总结:如何确定batch_size 根据数据集的大小和样本数目确定batch_size。
考虑内存/显存/计算资源限制,得到被允许的最大值,选取的batch size不能大于最大值。 考虑数据集的平衡性,尽量使得batch中包含各个类别的样本。 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。
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_...