总结下来:batch size过小,花费时间多,同时梯度震荡严重,不利于收敛;batch size过大,不同batch的梯度方向没有任何变化,容易陷入局部极小值。 (2)(存疑,只是突发奇想)如果硬件资源允许,想要追求训练速度使用超大batch,可以采用一次正向+多次反向的方法,避免...
影响大了去了。Batch Size是一个非常重要的超参数，它可以影响模型的训练速度、内存需求以及最终的性能。
Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到GPU内存的使用情况,假如你GPU内存不大,该数值最好设置小一点。 2、 为什么需要 Batch_Size? 在没有使用Batch Size之前,这意味着网络在训练时,是一次把所有的数据(整个数据库)输入网络中,然后计算它们的梯度进行反向传播,由于在计算梯度时使用了整个数据库...
训练速度，内存使用。1、训练速度：增大batch size可以提高训练速度，每次训练时处理的样本越多，计算设备的使用效率就越高，减少了训练时间。2、内存使用：batch size的大小也会影响到内存的使用。如果batch size过小，会导致计算资源的浪费；batch size过大，会导致内存溢出。
batch size过小，花费时间多，同时梯度震荡严重，不利于收敛；batch size过大，不同batch的梯度方向没有任何变化，容易陷入局部极小值 1、现在绝大多数的框架在进行mini-batch的反向传播的时候，默认都是将batch中每个instance的loss平均化之后在进行反向传播，所以相对大一点的batch size能够防止loss震荡的情况发生。从...
batch size过小，花费时间多，同时梯度震荡严重，不利于收敛；batch size过大，不同batch的梯度方向没有任何变化，容易陷入局部极小值。1、Batch 的选择，首先决定的是下降的方向。那么越准确的数据量，决定的梯度下降的方向就越准确，对于小的数据集来说，batch size可以选择全部数据集大小，但是对于大的数据集来说...
batch size 与 leraning rate对训练的影响 结论：batch size越小学习率需要相应地调小，不然容易震荡，...
Batch_size的作用：决定了下降的方向。在合理范围内，增大Batch_size的好处：提高了内存利用率以及大矩阵乘法的并行化效率；跑完一次epoch(全数据集）所需要的迭代次数减少，对相同的数据量，处理的速度比小的Batch_size要更快。
batchsize大小对训练有什么影响 在不考虑bn的情况下，batchsize大小决定了深度学习训练过程中完成每个epoch所需的时间和迭代间梯度的平滑度。1.对于一个大小为n的训练集，如果每个epoch中的小批抽样方法采用最常规的n个样本，每个样本抽样一次，小批的大小设为B，则每个历时所需的迭代次数（正向+反向）为一幅，所以...
盲目增大或减小 Batch_Size 有何坏处1)Batch_Size 偏大,其确定的下降方向已经基本不再变化。2)太大的batch size 容易陷入sharp minima,导致过拟合、泛化性不好。3)Batch_Size 太小 收敛太慢,算法在 200 epoch 内不收敛。 batch_size与2的倍数(GPU加速) ...