2. 以 Batch Size = 256 作为参考点 同样只有微小但几乎不可察觉的差异。 3. 多卡训练场景 在多卡训练场景下,2的幂和8的倍数批量大小(256)并不比257快。作者补充谈到每一次实验设置都只运行一次并且按照顺序运行的,即使运行的时间没有很久,但是也意味着运行之间的...
1 更大的batch size batch size更大时,学习率可以更大,因而训练更快。 训练网络时,如果batch size很小,比如1或2,这时候采用较大的学习率训练会出现loss波动大,且很有可能几个batch之后loss变成nan,无法训练。 显然解决方法是减小学习率,或者增大batch size,推荐后者,又快又好。 而一般来说无法采用较大的batch...
batch size 的大小决定了深度学习训练过程中,完成每个 epoch 所需的时间和每次迭代(iteration)之间梯度的平滑程度。即: batch size 越大,训练速度则越快,内存占用更大,而收敛速度变慢。 现有通用理论认为:GPU 对 2的幂次或8的倍数的 batch 可以发挥出更好的性能,因此,设置成16、32、64、128、256…,时,往往...
/question/509 使用end2end的方法训练py-faster-rcnn, 把 TRAIN.IMS_PER_BATCH 设置为 2的时候会出错,显示data和label的batch size不一致。如下: 在源码lib/rpn/anchor_target_layer.py中可以看到,anchor_target_layer的top[0] 的batch size被写死为1了, 这应该就是为什么会出现data 和 label 的batch size...
发帖人认为大家都进入一个误区。坚持选择batch-size的大小为2的幂次数是因为曾经被告知从计算的角度是对训练效率有益的。但是这个“有益”是真实存在的吗? 为了求证这个问题,发帖人首先试图从内存对齐和精度训练的效率两个角度找寻答案。 首先关于memory alignment的主要...
2. 以 Batch Size = 256 作为参考点 同样只有微小但几乎不可察觉的差异。 3. 多卡训练场景 在多卡训练场景下,2的幂和8的倍数批量大小(256)并不比257快。作者补充谈到每一次实验设置都只运行一次并且按照顺序运行的,即使运行的时间没有很久,但是也意味着运行之间的基本GPU温度可能是不同的,或许对计时有微弱的影...