计算资源的高效利用：较大的batch_size（如512）可以充分利用GPU或TPU等硬件设备的并行计算能力，从而提高...
没有一般设置成512这种说法 如果数据量足够，一般来说是尽可能把batch_size调大，这样可以充分利用算力。
基于本文分享的基准结果,我不相信选择batch size规模为2的幂或8的倍数在实践中会有明显的区别。 然而,在任何特定的项目中,不管是研究基准还是机器学习的实际应用,选择2次方(即64、128、256、512、1024等)可以会更加直接和易于管理。 另外,如果你对发表学术研究论文感兴趣,将你的批次大小选择为2的幂,会使你的结果...
因此，我建议始终考虑调整批大小作为超参数优化搜索的一部分。但是，如果因为内存限制而不能使用 512 的批大小，则不必降到 256。有限考虑 500 的批大小是完全可行的。原文链接：https://sebastianraschka.com/blog/2022/batch-size-2.html ps://www.theverge.com/2022/7/8/23200961/elon-musk-files-back-out-...
Large Batch Large Batch在 keypoints上也是有用的,大概能提到0.4到0.3的点的AP。 在利用 ImageNet 训练 AlexNet 模型时,其中每 GPU 的最优批量大小为 512。如果我们希望使用大量 GPU 并保证每 GPU 皆拥有理想的执行效率,则应当将批量大小设定为 16 x 512 = 8192。
关于神经网络训练,我认为我们都犯了这样的错误:我们选择批量大小为 2 的幂,即 64、128、256、512、1024 等等。(这里,batch size 是指当我们通过基于随机梯度下降的优化算法训练具有反向传播的神经网络时,每个 minibatch 中的训练示例数。) 据称,我们这样做是出于习惯,因为这是一个标准惯例。这是因为我们曾经被告...
因此,我建议始终考虑调整批大小作为超参数优化搜索的一部分。但是,如果因为内存限制而不能使用 512 的批大小,则不必降到 256。有限考虑 500 的批大小是完全可行的。 原文链接:https://sebastianraschka.com/blog/2022/batch-size-2.html ps://www.theverge.com/2022/7...
例如在某次模型训练过程中,总的样本数是100000,batch_size=512,epochs=2,其对应的伪代码如下: data batch_size = 512 for i in range(epochs): for j in range(int(data_length / batch_size - 1)): x_data = data[begin:end, ] y_data = data[begin:end, ] ...
Sebastian Raschka 关于神经网络训练,我认为我们都犯了这样的错误:我们选择批量大小为 2 的幂,即 64、128、256、512、1024 等等。(这里,batch size 是指当我们通过基于随机梯度下降的优化算法训练具有反向传播的神经网络时,每个 minibatch 中的训练示例数。) 据称,我们这样做是出于习惯,因为这是一个标准惯例。这...
这是威斯康星大学麦迪逊分校助理教授Sebastian Raschka（以下简称R教授）的最新结论。在神经网络训练中，2的n次幂作为Batch大小已经成为一个标准惯例，即64、128、256、512、1024等。一直有种说法，是这样有助于提高训练效率。但R教授做了一番研究之后，发现并非如此。在介绍他的试验方法之前，首先来回顾一下这个惯例...