因此,在选择Batch Size时需要权衡收敛速度和模型性能。 调整策略:可以尝试使用自适应的Batch Size调整策略,如随着训练的进行逐渐增大Batch Size,或者根据模型的训练情况动态调整Batch Size。 总之,将Batch Size设为2的次方并非必然。在实际应用中,我们应该根据任务需求、硬件资源和算法特点来选择合适的Batch Size。通过实...
选择batch size为 2 的幂的主要论据之一是 CPU 和 GPU 内存架构是以 2 的幂进行组织的。或者更准确地说,存在内存页的概念,它本质上是一个连续的内存块。 如果你使用的是 macOS 或 Linux,就可以通过在终端中执行 getconf PAGESIZE 来检查页面大小,它应该会返回一个 2 的幂的数字。 其目的是将一个或多个b...
Rémi Coulom-Kayufu 曾经做过一个实验表明,2 次方的batch size实际上并非最佳选择。 对于卷积神经网络,可以通过以下方式计算出较好的值 其中,n 是整数,SM 是 GPU 内核的数量(例如,V100 为 80,RTX 2080 Ti 为 68)。 结论 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...
Rémi Coulom-Kayufu 曾经做过一个实验表明,2 次方的batch size实际上并非最佳选择。 对于卷积神经网络,可以通过以下方式计算出较好的值 其中,n 是整数,SM 是 GPU 内核的数量(例如,V100 为 80,RTX 2080 Ti 为 68)。 结论 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...
虽然坚持使用2次方的batch size可以帮助限制超参数搜索空间,但必须强调批量大小仍然是一个超参数。 有些人认为,较小的batch size有助于泛化性能,而另一些人则建议尽可能地增加批次大小。 就我个人而言,我发现最佳batch size高度依赖于神经网络架构和损...
2. 以 Batch Size = 256 作为参考点 同样只有微小但几乎不可察觉的差异。 3. 多卡训练场景 在多卡训练场景下,2的幂和8的倍数批量大小(256)并不比257快。作者补充谈到每一次实验设置都只运行一次并且按照顺序运行的,即使运行的时间没有很久,但是也意味着运行之间的...
1. 以 Batch Size = 128 作为参考点 似乎将批大小减少1(127)或将批大小增加1(129)确实会导致训练性能略慢。但是差异十分微小,作者认为可以忽略不计。 2. 以 Batch Size = 256 作为参考点 同样只有微小但几乎不可察觉的差异。 3. 多卡训练场景
虽然坚持使用2次方的batch size可以帮助限制超参数搜索空间,但必须强调批量大小仍然是一个超参数。 有些人认为,较小的batch size有助于泛化性能,而另一些人则建议尽可能地增加批次大小。 就我个人而言,我发现最佳batch size高度依赖于神经网络架构和损失函数。例如,在最近一个使用相同ResNet架构的研究项目中,我发现最...
Ross Wightman 曾提到,他也不认为选择batch size为 2 的幂会产生明显的差异,但选择 8 的倍数对于某些矩阵维度可能很重要。 此外Wightman 指出,在使用 TPU 时batch size至关重要,不过作者表示他无法轻松地访问到 TPU,所以也就没做基准测试。 Rémi Coulom-Kayufu 曾经做过一个实验表明,2 次方的batch size实际上...
Rémi Coulom-Kayufu 曾经做过一个实验表明,2 次方的batch size实际上并非最佳选择。 对于卷积神经网络,可以通过以下方式计算出较好的值 其中,n 是整数,SM 是 GPU 内核的数量(例如,V100 为 80,RTX 2080 Ti 为 68)。 结论 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...