关于神经网络训练,我认为我们都犯了这样的错误:我们选择批量大小为 2 的幂,即 64、128、256、512、1024 等等。(这里,batch size 是指当我们通过基于随机梯度下降的优化算法训练具有反向传播的神经网络时,每个 minibatch 中的训练示例数。) 据称,我们这样做是出于习惯,因...
不存在无条件batch越大,时间越短的情况,只是在一定范围内( [1, 1024] )该结论成立,虽然1024时时间慢于512,考虑到不稳定的情况,这里扩大了范围,当然,结论在 [1,512] 范围内应满足。 当Batch Size>=1024 之后,尽管速度比64和128来得快,但是却较难收敛,所以较大batch和较小batch之间几乎没有可比性。 接下来...
最慢的为 Batch Size=1 的情况,如果一开始数据经过了shuffle处理,这种情况可以近似为SGD。 不存在无条件batch越大,时间越短的情况,只是在一定范围内( [1, 1024] )该结论成立,虽然1024时时间慢于512,考虑到不稳定的情况,这里扩大了范围,当然,结论在 [1,512] 范围内应满足。 当Batch Size>=1024 之后,尽管速...
关于神经网络训练，我认为我们都犯了这样的错误：我们选择批量大小为 2 的幂，即 64、128、256、512、1024 等等。（这里，batch size 是指当我们通过基于随机梯度下降的优化算法训练具有反向传播的神经网络时，每个 minibatch 中的训练示例数。）据称，我们这样做是出于习惯，因为这是一个标准惯例。这是因为我们曾...
tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 1024))。1024是指的数据的尺寸,None指的batch size的大小,所以可以是任何数。 tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, img_height, img_width, channels]) 类似地,后面几个是图片尺寸的参数,第一个参数为None,表示batch size的大小。
更一般地,在上述假设成立的前提下,步长和 batch size 可为线性关系(linear scaling) \eta \propto B 并保证训练过程一致。Linear scaling 很早就在[Krizhevsky, 2014] 中被提出,然而在 AlexNet 上使用 batch size 为 1024 时,测试准确率会比小 batch size 低 1% 左右。 我们来简单分析一下问题。上述 \sum...
基于本文分享的基准结果,我不相信选择batch size规模为2的幂或8的倍数在实践中会有明显的区别。 然而,在任何特定的项目中,不管是研究基准还是机器学习的实际应用,选择2次方(即64、128、256、512、1024等)可以会更加直接和易于管理。 另外,如果你对发表学术研究论文感兴趣,将你的批次大小选择为2的幂,会使你的结果...
关于神经网络训练,我认为我们都犯了这样的错误:我们选择批量大小为 2 的幂,即 64、128、256、512、1024 等等。(这里,batch size 是指当我们通过基于随机梯度下降的优化算法训练具有反向传播的神经网络时,每个minibatch中的训练示例数。) 据称,我们这样做是出于习惯,因为这是一个标准惯例。这是因为我们曾经被告知...
关于神经网络训练,我认为我们都犯了这样的错误:我们选择批量大小为 2 的幂,即 64、128、256、512、1024 等等。(这里,batch size 是指当我们通过基于随机梯度下降的优化算法训练具有反向传播的神经网络时,每个 minibatch 中的训练示例...
实验中Batch Size=1024,Epochs=20,选取的自定义为每当经过了step size的optimizer.step()就给学习率乘上γ,当Batch Size=1024时,一共有59个batch,因而step的总次数为59 * 20 = 1180,同时考虑到模型在第6个Epoch卡在局部最优点,将step size设为100,当然也设置过200,400等,结果一样收敛不了。