Batch 大小对训练的影响 一、概要: 批训练(mini-batch)的训练方法几乎每一个深度学习的任务都在用,但是关于批训练的一些问题却仍然保留,本文通过对MNIST数据集的演示,详细讨论了batch_size对训练的影响,结果均通过colab(https://colab.research.google.com/drive/1ygbjyKZH2DPhMbAU7r2CUm3f59UHq7Iv?usp=sharing)...
通俗解释一下,大的batch_size本质上是对训练数据更优的一种选择,但是同时也会限制模型的探索能力,模型训练的时候极易陷入这种很尖的极小值很难跳脱出来,但是相对小一些的batch_size就很容易能检索到一个非常好的极小值点。 再继续类比一下,如果要兼顾事业和家庭,就相当于事业、家庭的大量相关数据进行模型训练,...
我们发现并行化使每个 epoch 的小批量训练速度稍慢,而它使大批量训练速度更快——对于 256 批大小,每个 epoch 需要 3.97 秒,低于 7.70 秒。然而,即使有 per-epoch 加速,它也无法在总训练时间方面匹配批量大小 32——当我们乘以总训练时间 (958) 时,我们得到大约 3700 秒的总训练时间,即 仍然远大于批大小 3...
(2)(存疑,只是突发奇想)如果硬件资源允许,想要追求训练速度使用超大batch,可以采用一次正向+多次反向的方法,避免模型陷入局部最小值。即使用超大epoch做正向传播,在反向传播的时候,分批次做多次反向转播,比如将一个batch size为64的batch,一次正向传播得到结果,instance级别求loss(先不平均),得到64个loss结果;反向传播...
所以在小batch size时，逐渐减少learning rate的神经网络玩的就是退火算法。不同的batch size不仅仅会影响你的收敛速度，还经常影响你最终收敛时的准确 3、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batchsize 越大，带来的直接影响是 BatchNorm 计算出来的均值、方差会更接近于训练集数据分布的...
根据经验观察到,较小的batch size不仅具有更快的训练动态,而且与较大的batch size相比,还可以泛化到测试数据集。但这种说法有其局限性;我们知道batch size为 1 通常效果很差。普遍接受的是,batch size在 1 和整个训练数据集之间存在一些“最佳点”,这将提供最佳泛化。这个“最佳点”通常取决于数据集和所讨论的...
1、Batch 的选择，首先决定的是下降的方向。那么越准确的数据量，决定的梯度下降的方向就越准确，对于小的数据集来说，batch size可以选择全部数据集大小，但是对于大的数据集来说，如果batch size选择的过大，将导致运行内存不足，无法训练下去等问题。对于在线学习的数据集，我们把batch size设置为1。2、batch的...
Batch_size参数对模型训练的影响 Batch_size的决策方向 全数据集学习（Full Batch Learning）好处：准确地代表样本总体，使用Rprop单独更新各权值 坏处：数据集大时内存限制，修正值相互抵消 Batch_size=1（在线学习）坏处：难以达到收敛，修正方向差异性大 合理Batch_size好处：提高内存利用率，减少epoch迭代...
batchsize大小对训练有什么影响 在不考虑bn的情况下，batchsize大小决定了深度学习训练过程中完成每个epoch所需的时间和迭代间梯度的平滑度。1.对于一个大小为n的训练集，如果每个epoch中的小批抽样方法采用最常规的n个样本，每个样本抽样一次，小批的大小设为B，则每个历时所需的迭代次数（正向+反向）为一幅，所以...
pytorch batch size大小对训练的影响 BatchNorm(BN) 遇到了问题 损失函数在最后,后面的层训练较快 数据输入在最底部 前面的层训练的慢 前面的层一变,所有都得跟着变 最后的层需要重新学习多次 导致收敛变慢 我们可以在学习底部层的时候避免变化顶部层吗?