首先batchsize 不仅会影响到一次迭代的数据量,也会影响到一个epoch内更新的次数,举个例子,同一个数据集,使用32大小的batch,模型会在一个epoch内更新100次,如果batchsize=8,那么模型在相同的数据量内要更新400次,在这种情况下,lr要调小才是合理的 简单总结一下:batchsize 减小为原来的1/k时,lr也要变为原来的...
深度学习中batch/lr/epoch三者的关系 看一下batch_size,epoch这两个参数影响的都是什么,就会有答案了。 1. 先看batch size的大小影响的是什么? 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...
一个具体例子分析:在分布式训练中,Batch size随着数据并行的workers增加而增大,假如baseline的Batch Size为BB,而学习率为lr,训练epoch为NN。假如保持baseline的lr,一般达不到很好的收敛速度和精度。原因:对于收敛速度,假如有KK个workers,则每个批次为KBKB,因此一个epoch迭代的次数为baseline的1k,而学习率lr不变,所以要...
飞狗：loss问题汇总（不收敛、震荡、nan）
不过需要注意下学习率一般应随总batch_size(batch_size per gpu*gpu_num)呈线性变化 ...
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。
这也说明batch size设置较大时,一般学习率要增大。但是lrlr的增大不是一开始就设置的很大,而是在训练过程中慢慢变大。 一个具体例子分析: 在分布式训练中,Batch size随着数据并行的workers增加而增大,假如baseline的Batch Size为B,而学习率为lr,训练epoch为N。假如保持baseline的lr,一般达不到很好的收敛速度和精度。
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...
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...
Iteration:表示一个批次的前向和反向传播过程,整个数据集被分成多个批次进行迭代。 Batch size:每次迭代输入模型的样本数量。 每次循环中处理一个batch的数据,经过前向传播、损失计算和反向传播,以此方式逐步更新模型参数,整个过程重复进行指定的epoch次数,以期望达到最优化模型参数。*/ ...