可能表现为,batch_size=1测下来的模型推理结果基本上都是对的,例如本身让模型回复“是”或者“否”,很短的回答,模型回答的挺好的,不仅正确而且简短没有废话 调试好了之后大规模数据上batch inference批处理,batch_size>1,发现推理没有变快,推理结果还有问题,准确性大幅下降,模型甚至给出了很多长回复(例如模型开始...
因此调小Batch_size可以有效防止陷入局部最小值,但是由于BN层的存在也会影响最终的效果,同时Batch_size调得过小也容易导致网络不收敛。所以在实际跑代码的过程中你就会发现,对于某些任务比如图像分割,调Batch_size是个很玄学的过程。。。 参考博客: 1、训练神经网络时如何确定batch的大小? 2、谈谈深度学习中的 Batch...
较小的BatchSize可能使得模型训练更加稳定,但也可能导致训练时间过长。 总之,BatchSize是深度学习中一个重要的超参数,它对模型的训练结果有着显著的影响。在使用BatchNormalization层时,需要特别注意BatchSize的选择。通过理解BatchSize对BatchNorm性能的影响,并结合实际应用场景进行调整,我们可以得到更好的模型性能。 希望...
不同长度文本pad一致长度,添加pad后会对预测有一丢丢影响,虽然mask会抵消大部分影响,但是还是会一留下一点点影响。 解决办法: 多次采用不同的batch_size测试模型,发现离模型训练使用的batch_size越近,与单条预测的结果差别越小,因此推荐结合实际情况,选用与训练batch_size相近的数目。
综上所述,推理阶段不同batch size对大模型推理结果具有显著影响。通过合理选择batch size,可以平衡模型的推理准确性、稳定性和效率。同时,借助千帆大模型开发与服务平台等先进工具,可以进一步优化模型性能,提升推理效果。在未来的研究中,将继续探索更多影响模型推理结果的因素,并提出更有效的优化策略。最...
batchsize对收敛速度的影响,想象一下,当mini-batch是真个数据集的时候,是不是就退化成了GradientDescent,这样的话,反而收敛速度慢。你忽略了batch增大导致的计算batch代价变大的问题。如果盲目增大mini-batchsize确实是迭代次数减少了,但是计算时间反而会增加,因为每