就应该用linear scaling rule[4]。就是保持learning rate/batch size和正常设置一致即可。
batch size 是在更新模型之前处理的样本数量。必须大于或等于一,且小于或等于训练数据集中的样本数。epoch 是通过完整训练数据集的训练迭代次数。可以设置为1到无穷大之间的整数,是算法训练停止的参数条件。除了选择固定的epoch之外,还可以使用其他的训练停止条件(例如模型误差随时间的变化量)来停止算法的训练。batch si...
Batch Size就是每一批的样本数量。 Iteration:迭代,可以理解为w和b的一次更新,就是一次Iteration。 Epoch:样本中的所有样本数据被计算一次就叫做一个Epoch。
介绍了 "Generalization Gap",即大 batch size 带来的泛化性能低的现象。分析了一个主要原因:更新量不足,并介绍了两种解决方案:将更新步数和小 batch size 对齐,以及增大 learning rate。增大 learning rate 符合训练加速的期望,但会带来训练稳定性和泛化性能的下降, 经验上可以通过 learning rate warmup 以及对各...
learning rate epochs(迭代次数,也可称为 num of iterations) num of hidden layers(隐层数目) num of hidden layer units(隐层的单元数/神经元数) activation function(激活函数) batch-size(用mini-batch SGD的时候每个批量的大小) optimizer(选择什么优化器,如SGD、RMSProp、Adam) ...
学习率 learning rate：一定条件下，Batch size越大训练效果越好，梯度累积则模拟了batch size增大的效果...
来自 Google Brain 一篇文章定义了"噪声"的表达式,其与 learning rate,batch size 和训练集大小有关。初步的实验显示对于某个任务-模型的组合,似乎存在一个最优的"噪声",固定这个"噪声"值和其他变量后训练集大小和 batch size,learning rate 和 batch size 均呈线性关系。
【Deep Learning基础知识】深度学习中关于batch、epoch和iteration的含义 和 batchsize的大小对训练过程的影响,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
如果由于内存的限制,你不能使用512的batch size,你也不必降到256,选择500也是完全可以的。 参考资料: https://sebastianraschka.com/blog/2022/batch-size-2.html https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/vs1wox/p_no_we_dont_have_to_choose_batch_sizes_as_powers/...
在分布式训练中，batch size 随着数据并行的worker增加而增大，假设baseline的batch size为B，learning rate为lr，训练epoch数为N。如果保持baseline的learning rate，一般不会有较好的收敛速度和精度。原因如下：对于收敛速度，假设k个worker，每次过的sample数量为kB，因此一个epoch下的更新次数为baseline的1/k，而每次...