batch_size(一批次的大小):就是我们一次迭代使用的样本量,比如:32/64/128等。 epoch(轮次):一个轮次就是把所有的训练数据过一遍。 iteration(迭代次数):每跑完一个batch都要更新参数,这个过程叫一个iteration。 举例说明计算方式问题:比如,训练图像目标检测的数据,总共有10000张图片,我们将batch_size的大小设置为...
所以batch size其实是为了保证说 你选取的样本量 足够多使得这个batch计算得到的梯度跟你用所有sample计算...
在某些特殊情况下，比如训练faster-rcnn时，为了让图像可以以不同尺度输入，batch_size只能为1，训练的...
深度学习的模型的训练..我组了个3060的机器,用来跑模型。2 batch-size下,GPU利用率满了,但显存还没满,我就改成了4 batch-size,结果运行时间直接从12个小时,变成了26个小时。我之前的理解是batch size和运行时间没有什么太大的关系,但这结果完全不对,是我之前的理解
batch size有影响，但是batchsize的选择和num_class基本没关系。而且你可以算一下假如有C个类，batch ...
这样每个batch的数据就是从训练集中随机抽取的，极端情况下，一个batch里只有一个类别——不极端的情况...
batch_size(一批次的大小):就是我们一次迭代使用的样本量,比如:32/64/128等。 epoch(轮次):一个轮次就是把所有的训练数据过一遍。 iteration(迭代次数):每跑完一个batch都要更新参数,这个过程叫一个iteration。 举例说明计算方式问题:比如,训练图像目标检测的数据,总共有10000张图片,我们将batch_size的大小设置为...
我自己拿pytorch写了darknet19，然后256batchsize，90epoch，完美复现官方的模型（官方参数是64batchsize，...
deep learning的许多技巧暂时还没有一个严格的证明，包括BN。只能说对某些网络，大部分情况下是起作用的...
batchsize可以大，但是你老师说法有问题,batchsize与类别无关