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)跑出,开始时对数据进行了归一化处理...
其次,Batch_size的大小还会影响模型的泛化能力。较小的Batch_size使模型对每个样本的权重更新更加敏感,有助于捕捉到数据中的细微模式,从而提高模型的泛化能力。而较大的Batch_size可能会使模型更容易过拟合,因为模型对每个batch中的噪声和异常值更加敏感,容易忽略数据中的重要特征。 为了选择合适的Batch_size,我们需要...
如果把训练类比成从山顶到山脚的过程,批训练就是每一次你选定一个方向(一个batch的数据)往下走,batch的大小可以类比成你打算每一次走多少步,当然,深度学习是实验型科学,这里的例子只是尝试解释一下intuition,例子有不妥之处,乐一乐也无妨。 若Batch Size=1 ,小碎步往下走,谨小慎微,自然花的时间比较多 当Batch ...