在深度学习中,模型的训练过程涉及到许多重要的超参数,其中学习率(Learning Rate,简称LR)和批量大小(Batch Size)无疑是两个最关键的参数。它们对模型的训练速度和性能有着直接且深远的影响。 学习率(LR)是模型在训练过程中每次权重更新的步长。如果学习率过大,模型可能会在最优解附近震荡而无法收敛;如果学习率过小...
目录 学习率 Batch_size(批量大小) 学习率与batch_size在权重更新中的关系 学习率与batch_size对模型性能的影响(转载:原文) 学习率 学习率(lr)表示每次更新权重参数的尺度(步长),。 Batch_size(批量大小) batch_size有一个计算公式,即 , 或者 , N为训练数据集大小, batch为需要多少次迭代才能在一个epoch中训...
5x5x5,lr=0.01,batchsize=30,收敛的非常慢接近不收敛 结论,若在小batchsize下收敛,则到大batchsize下需要batchsize/lr接近一个常数,即增大学习率 5x5x5,lr=0.1,batchsize=30,收敛快但是收敛的不好 学习率过大,抖动厉害。 mlp结构 6x5x4,lr=0.001,batchsize=1 完美收敛 4x4x4,lr=0.001,batchsize=1 部分...
在选择BatchSize时,建议从较小的值开始尝试,并逐步增加BatchSize,观察模型在不同BatchSize下的训练速度和效果,从而找到最佳的BatchSize。 在调整学习率时,建议根据BatchSize的变化来动态调整学习率。同时,也可以尝试使用其他学习率调整方法,如学习率衰减、自适应学习率算法等,以进一步提高模型的训练效果。 在实际应用中...
本文将深入探讨学习率设置和Batch Size调优的技巧,帮助读者更好地优化自己的深度学习模型。 二、学习率设置 1. 学习率衰减 学习率衰减是一种常用的优化策略,它可以在训练过程中逐步减小学习率,以避免模型在训练后期因为学习率过大而出现过拟合或者震荡。常见的学习率衰减方法有分段常数衰减、指数衰减、自然指数衰减、...