1.并行化提高了内存的利用率,提高了训练速度 2.使得单个epoch的训练次数变少了,如果要达到相同的精度,需要增加epoch迭代次数 3.使得梯度下降的方向更加准确,batch_size=1,梯度变来变去,网络很难收敛;batch_size越大,其确定的下降方向越准 batch_size的选择决定了梯度下降的方向;如果数据量较小,可以选择全数据集...
如果这个batch size=1也是可以的。相当于每取1个样本，就用该样本来计算整个神经网络的梯度，从而对整个...
GPU加速深度学习主要是加速了其中的矩阵运算，跟你几条样本没关系。不建议使用batchsize=1，这会使训练...
理论上说batch_size=1是最好的,不过实际上调的时候,会出现batch_size太小导致网络收敛不稳定,最后结果比较差。而batch_size太大会影响随机性的引入。 对于精细的分类,可以将batch调小,这样可以提高精度
batch_size设的大一些,收敛得快,也就是需要训练的次数少,准确率上升得也很稳定,但是实际使用起来精度不高。 batch_size设的小一些,收敛得慢,而且可能准确率来回震荡,所以还要把基础学习速率降低一些;但是实际使用起来精度较高。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...
可以在batch_size=1情况下训练zRzRzRzRzRzRzR self-assigned this Mar 20, 2024 Author TaChao commented Mar 20, 2024 详细报错信息 [W reducer.cpp:1346] Warning: find_unused_parameters=True was specified in DDP constructor, but did not find any unused parameters in the forward pass. This flag...
batch_size = 1时 一共5笔数据,准确度分别为0.1、2、0.3、0.4、0.5,求平均准确度 Accmean=0.1+0.2+0.3+0.4+0.55=0.3 batch_size = 2时 Accmean=0.1+0.22+0.3+0.42+0.513=0.333... 发现问题所在了吧。 在drop_last=False情况下,想保证速度和准确性请设置batch size可以被整个数据集长度整除。
BATCH_SIZE大小的影响 若BATCH_SIZE=m(训练集样本数量);相当于直接抓取整个数据集,训练时间长,但梯度准确。但不适用于大样本训练,比如IMAGENET。只适用于小样本训练,但小样本训练一般会导致过拟合[1]现象,因此不建议如此设置。 若BATCH_SIZE=1;梯度变化波动大,网络不容易收敛。
是的，图片尺寸不一样，batchsize只能取1，另外，看过sppnet说可以不考虑图片尺寸问题，最后全连接之前...