batch size的大小影响的是训练过程中的完成每个epoch所需的时间(假设算力确定了)和每次迭代(iteration)之间梯度的平滑程度。 为什么这么说?假设训练集大小为N,每个epoch中mini-batch大小为b,那么完成每个epoch所需的迭代次数为N/bN/b , 因此完成每个epoch所需的时间会随着迭代次数的增加而增加(此为batch_size影响的...
1.Batch_Size 太小,模型表现效果极其糟糕(error飙升)。 2.随着 Batch_Size 增大,处理相同数据量的速度越快。 3.随着 Batch_Size 增大,达到相同精度所需要的 epoch 数量越来越多。 4.由于上述两种因素的矛盾, Batch_Size 增大到某个时候,达到时间上的最优。 5.由于最终收敛精度会陷入不同的局部极值,因此 Batc...
三、BatchSize对精度的影响 所有的实验的超参都是统一的,warmup 5个epoch,训练90个epoch,StepLR进行衰减,学习率的设置和bs线性相关,公式为lr=BatchSize256∗baselr,优化器使用带有0.9的动量的SGD,baselr为0.1(如果采用Adam或者AdamW优化器的话,公式需要调整为lr=BatchSize512∗baselr),训练的数据增强只有Random...
假如baseline的Batch Size为B，而学习率为lr，训练epoch为N。
更改batch size意义不大，而lr的话，这个很敏感，需要好好琢磨lr的快慢。
Batchsize与learning rate,1、增加batchsize会使得梯度更准确,但也会导致variance变小,可能会使模型陷入局部最优;2、因此增大batchsize通常要增大learningrate,比如batchsize增大m倍,lr增大m倍或者sqrt(m)倍,但并不固定;3、learningrate的增加通常不能直接增加
1、Epoch、Batch、Batch_size、Iteration(迭代)、学习率 Ir 卷积神经网络训练可视为最小化损失函数的过程,训练网络需要初始化参数,设置合适的学习率,选择合适的批量归一化方法,再根据优化算法和策略不断迭代、更新参数,涉及的超参数有:Epoch(回合)、Batch(批)、Batch_size、iteration(迭代)、学习率 lr等。
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,而每次更新的lr...
适当的增大learning rate还可以有效避免模型走到一个比较差的local minima，大lr可有效逃离并收敛到更好...
同时很有意思的一个现象，batch size为1的时候，loss到后期会发生爆炸，这主要是lr=0.02设置太大，所以某个异常值的出现会严重扰动到训练过程。这也是为什么对于较小的batchsize，要设置小lr的原因之一，避免异常值对结果造成的扰巨大扰动。而对于较大的batchsize，要设置大一点的lr的原因则是大batch每次迭代的梯度...