一般来说,Batch Size的设置范围在10到100之间,这也是深度学习中常用的设置范围。此外,为了提高计算效率,Batch Size通常设置为2的n次方,这是因为计算机的GPU和CPU的内存都是以二进制形式存储的。在深度学习中,Batch Size的选择还与数据集的大小和计算资源有关。如果数据集较小,全量数据可以完全装入内存,此时可以选择...
train 的batch_size 设置为 160 , test 的 batch_size设置为100(设置为160会爆显存) 训练集 4000 张, 测试集 1000张 eg2: train 的batch_size 设置为 80 , test 的 batch_size设置为100 训练集 4000张 , 测试集 1000张 可以看到提速不是成比例的。 附上源码: import torch from torch.utils.data impo...
这个导致性能下降的batch size在上图就是8000左右。 那么这是为什么呢? 研究[6]表明大的batchsize收敛到sharp minimum,而小的batchsize收敛到flat minimum,后者具有更好的泛化能力。两者的区别就在于变化的趋势,一个快一个慢,如下图,造成这个现象的主要原因是小的batchsize带来的噪声有助于逃离sharp minimum。 Hoffe...
一般我只尝试batch_size=64或者batch_size=1两种情况。 Batch Size 的影响,目前可以实验证实的是:batch size 设置得较小训练出来的模型相对大 batch size 训练出的模型泛化能力更强,在测试集上的表现更好,而太大的 batch size 往往不太 Work,而且泛化能力较差。但是背后是什么原因造成的,目前还未有定论,持不同...
512作为一个常用的batch_size值，在某些情况下可能是一个相对合适的选择，但并不是所有情况下都是最优...
1. Batchsize的设置没有固定的限制。理论上，只要硬件资源足够，可以设置一个较大的batchsize。在实际应用中，batchsize的大小取决于多个因素，包括数据集大小、模型复杂度、硬件资源等。因此，可以根据实际情况调整batchsize的大小。2. Batchsize为300的情况。如果数据集较大，且硬件资源充足，将batchsize...
得看一下链接断开的具体异常，初步怀疑和超大binlog事件有关，找个时间我再测试一下120w的更新 ...
例如，在分布式训练中，随着worker数量增加，BatchSize也随之增大，这要求学习率策略可能需要相应调整，以确保良好的收敛性能。总结来说，设置BatchSize是个平衡的艺术，需要根据具体情境来优化，以达到最佳的训练效果。在实践中，通常从较大的数值开始尝试，如16、32或64，然后根据训练的反馈逐步调整。
跑完⼀次epoch所需要的迭代次数变⼩，相同数据量的数据处理速度加快。缺点：容易内容溢出，想要达到相同精度，epoch会越来越⼤，容易陷⼊局部最优，泛化性能差。batchsize设置：通常10到100，⼀般设置为2的n次⽅。原因：计算机的gpu和cpu的memory都是2进制⽅式存储的，设置2的n次⽅可以加快计算速度。