研究[6]表明大的batchsize收敛到sharp minimum,而小的batchsize收敛到flat minimum,后者具有更好的泛化能力。两者的区别就在于变化的趋势,一个快一个慢,如下图,造成这个现象的主要原因是小的batchsize带来的噪声有助于逃离sharp minimum。 Hoffer[7]等人的研究表明,大的batchsize性能下降是因为训练时间不够长,本质上...
Batch_Size 太小,模型表现效果极其糟糕(error飙升)。 随着Batch_Size 增大,处理相同数据量的速度越快。 随着Batch_Size 增大,达到相同精度所需要的 epoch 数量越来越多。 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。 由于最终收敛精度会陷入不同的局部极值,因此 Batch_Size 增大到某些...
综上所述,batch_size的选择通常依赖于具体的任务、硬件资源和对模型性能的需求。在实际应用中,可以通过实验调优来找到最佳的batch_size设置。
在衡量不同batch size的优劣这一点上,我选用衡量不同batch size在同样参数下的收敛速度快慢的方法。 下表中可以看出,在minst数据集上,从整体时间消耗上来看(考虑了加载数据所需的时间),同样的参数策略下 (lr = 0.02, momentum=0.5 ),要模型收敛到a...
较大的Batch Size意味着每次更新时需要使用更多的内存和计算资源。如果你的计算资源有限,比如只有一块普通的GPU,那么选择一个较小的Batch Size可能更为合适,比如32或64。这样可以确保训练过程不会因为显存不足而中断。 其次,数据集大小也会影响Batch Size的选择。如果数据集较小,那么选择较小的Batch Size可能更为...
Batch_size的作用：决定了下降的方向。在合理范围内，增大Batch_size的好处：提高了内存利用率以及大矩阵乘法的并行化效率；跑完一次epoch(全数据集）所需要的迭代次数减少，对相同的数据量，处理的速度比小的Batch_size要更快。
盲目增大或减小 Batch_Size 有何坏处1)Batch_Size 偏大,其确定的下降方向已经基本不再变化。2)太大的batch size 容易陷入sharp minima,导致过拟合、泛化性不好。3)Batch_Size 太小 收敛太慢,算法在 200 epoch 内不收敛。 batch_size与2的倍数(GPU加速) ...
Median batch update norm for batch size 32: 3.3e-3Median batch update norm for batch size 256: 1.5e-3 我们可以看到,当批大小较大时,每次批更新较小。为什么会这样? 为了理解这种行为,让我们设置一个虚拟场景,其中我们有两个梯度向量a 和 b,每个表示一个训练示例的梯度。让我们考虑一下批量大小= 1 ...
决定了batch_size后,再对lr进行调整,使得loss能够相对比较稳定地收敛,然后再调其他超参数。当lr调好以后,若想再改变batch_size的大小,是否需要重新调一下lr呢?这篇文章告诉我们一个原则,只要遵循这个原则,在一定的范围内,我们可以等比地调整lr和batch_size而不会影响训练的收敛程度。
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