精华内容
下载资源
问答
  • 一般来说,在合理范围之内,越大 batch size 使下降方向越准确,震荡越小;batch size 如果过大,则可能会出现局部最优情况。小 bath size 引入随机性更大,难以达到收敛,极少数情况下可能会效果变好。 ...

    转载https://blog.csdn.net/juronghui/article/details/78612653

    参考https://blog.csdn.net/wydbyxr/article/details/84855489

    本文参考:https://www.zhihu.com/question/32673260


    一般来说,在合理的范围之内,越大的 batch size 使下降方向越准确,震荡越小;batch size 如果过大,则可能会出现局部最优的情况。小的 bath size 引入的随机性更大,难以达到收敛,极少数情况下可能会效果变好。



    谈谈深度学习中的 Batch_Size
    Batch_Size(批尺寸)是机器学习中一个重要参数,涉及诸多矛盾,下面逐一展开。


    首先,为什么需要有 Batch_Size 这个参数?
    Batch 的选择,首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小,完全可以采用全数据集 Full Batch Learning )的形式,这样做至少有 2 个好处:其一,由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体,从而更准确地朝向极值所在的方向。其二,由于不同权重的梯度值差别巨大,因此选取一个全局的学习率很困难。 Full Batch Learning 可以使用Rprop 只基于梯度符号并且针对性单独更新各权值。


    对于更大的数据集,以上 2 个好处又变成了 2 个坏处:其一,随着数据集的海量增长和内存限制,一次性载入所有的数据进来变得越来越不可行。其二,以 Rprop 的方式迭代,会由于各个 Batch 之间的采样差异性,各次梯度修正值相互抵消,无法修正。这才有了后来RMSProp 的妥协方案


    既然 Full Batch Learning 并不适用大数据集,那么走向另一个极端怎么样?

    所谓另一个极端,就是每次只训练一个样本,即 Batch_Size = 1。这就是在线学习(Online Learning)。线性神经元在均方误差代价函数的错误面是一个抛物面,横截面是椭圆。对于多层神经元、非线性网络,在局部依然近似是抛物面。使用在线学习,每次修正方向以各自样本的梯度方向修正,横冲直撞各自为政,难以达到收敛



    可不可以选择一个适中的 Batch_Size 值呢?
    当然可以,这就是批梯度下降法(Mini-batches Learning)。因为如果数据集足够充分,那么用一半(甚至少得多)的数据训练算出来的梯度与用全部数据训练出来的梯度是几乎一样的。


    在合理范围内,增大 Batch_Size 有何好处
    • 内存利用率提高了,大矩阵乘法的并行化效率提高。
    • 跑完一次 epoch(全数据集)所需的迭代次数减少,对于相同数据量的处理速度进一步加快。
    • 在一定范围内,一般来说 Batch_Size 越大,其确定的下降方向越准,引起训练震荡越小。

    盲目增大 Batch_Size 有何坏处
    • 内存利用率提高了,但是内存容量可能撑不住了。
    • 跑完一次 epoch(全数据集)所需的迭代次数减少,要想达到相同的精度,其所花费的时间大大增加了,从而对参数的修正也就显得更加缓慢。
    • Batch_Size 增大到一定程度,其确定的下降方向已经基本不再变化。

    调节 Batch_Size 对训练效果影响到底如何?
    这里跑一个 LeNet 在 MNIST 数据集上的效果。MNIST 是一个手写体标准库,我使用的是 Theano 框架。这是一个 Python 的深度学习库。安装方便(几行命令而已),调试简单(自带 Profile),GPU / CPU 通吃,官方教程相当完备,支持模块十分丰富(除了 CNNs,更是支持 RBM / DBN / LSTM / RBM-RNN / SdA / MLPs)。在其上层有 Keras 封装,支持 GRU / JZS1, JZS2, JZS3 等较新结构,支持 Adagrad / Adadelta / RMSprop / Adam 等优化算法。



    运行结果如上图所示,其中绝对时间做了标准化处理。运行结果与上文分析相印证:
    • Batch_Size 太小,算法在 200 epoches 内不收敛。
    • 随着 Batch_Size 增大,处理相同数据量的速度越快。
    • 随着 Batch_Size 增大,达到相同精度所需要的 epoch 数量越来越多。
    • 由于上述两种因素的矛盾, Batch_Size 增大到某个时候,达到时间上的最优。
    • 由于最终收敛精度会陷入不同的局部极值,因此 Batch_Size 增大到某些时候,达到最终收敛精度上的最优。

    另外,太大的 batch size 容易陷入 sharp minima, 泛化性不好,可参考如下文章:

    On Large-Batch Training for Deep Learning: Generalization Gap and Sharp Minima(Nitish Shirish Keskar, Dheevatsa Mudigere, Jorge Nocedal, Mikhail Smelyanskiy, Ping Tak Peter Tang)

    “We investigate the cause for this generalization drop in the large-batch regime and present numerical evidence that supports the view that large-batch methods tend to converge to sharp minimizers of the training and testing functions—and as is well known, sharp minima lead to poorer generalization. In contrast, small-batch methods consistently converge to flat minimizers, and our experiments support a commonly held view that this is due to the inherent noise in the gradient estimation”

    不同的梯度下降算法下,不同Batch_Size设置的影响
    样本量少的时候会带来很大的方差,而这个大方差恰好会导致我们在梯度下降到很差的局部最优点(只是微微凸下去的最优点)和鞍点的时候不稳定,一不小心就因为一个大噪声的到来导致炸出了局部最优点,从而有机会去寻找更优的最优点。
    因此,与之相反的,当样本量很多时,方差很小,对梯度的估计要准确和稳定的多,因此反而在差劲的局部最优点和鞍点时反而容易自信的呆着不走了,从而导致神经网络收敛到很差的点上,跟出了bug一样的差劲。
    总结一下,batch的size设置的不能太大也不能太小,因此实际工程中最常用的就是mini-batch,一般size设置为几十或者几百。
    使用更大的方差来试探最优点的质量。
    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率。
    工程上实验验证 batch size 越大,比如1000 对 100的效果要差。即发现batch 太多大, 训练一点效果没。

    这之前我们的讨论是基于梯度下降的,而且默认是一阶的(即没有利用二阶导数信息,仅仅使用一阶导数去优化)。因此对于SGD(随机梯度下降)及其改良的一阶优化算法如Adagrad、Adam等是没问题的,但是对于强大的二阶优化算法如共轭梯度法、L-BFGS来说,如果估计不好一阶导数,那么对二阶导数的估计会有更大的误差,这对于这些算法来说是致命的。
    因此,对于二阶优化算法,减小batch换来的收敛速度提升远不如引入大量噪声导致的性能下降,因此在使用二阶优化算法时,往往要采用大batch哦。此时往往batch设置成几千甚至一两万才能发挥出最佳性能。

    batch_size与2的倍数
    一般而言,根据你的GPU显存,设置为最大,而且一般要求是8的倍数(比如32,128),这样,GPU内部的并行运算效率最高。
    那么怎么选择batch number呢?就像刚才说的,8的倍数,然后是稍微大一点(一般而言)。另外一个方法,就是选择一部分数据,跑几个batch看看你的loss是不是在变小,选择一个合适的就可以了。
    cpu有预取, gpu有合并访问, 不仅仅要求长度是2的次方, 内存地址也是有要求的。

    另外,听说GPU对2的幂次的batch可以发挥更佳的性能,因此设置成16、32、64、128…时往往要比设置为整10、整100的倍数时表现更优。
    batch太大容易错事最有点,太小的话又会出现在局部最小点附近剃度下降特别慢,所以很多架构都有一个decay参数,在前期使用大的batch。

    cpu是非常讨厌16,32,64…… 这样大小的数组的,gpu没有类似的问题(gpu 上最好都是 32 倍数,和 wrap 一致,可见cuda gpu的文档),但我还是要劝大家,超参的选取随意点。

    batch size与BN
    batch size大了则一个epoch update数量少的这个缺点,在bn面前似乎也没太多存在感了。
    不过bn的坏处就是不能用太小的batch size,要不然mean和variance就偏了。所以现在一般是显存能放多少就放多少。而且实际调起模型来,真的是数据分布和预处理更为重要,数据不行的话 玩再多花招也没用。
    如果用了batchnorm,batch size别太小(BN 大法虽然好,但是也存在一些局限和问题,诸如当 BatchSize 太小时效果不佳、对 RNN 等动态网络无法有效应用 BN 等)。

    设置多大的batch_size(未整理,凑合着看吧)
    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。

    Train的batch是多少?
    我们训练的时候根据输入图像的尺寸不同,batch_size在20到64之间。

    SGD 算法的 batch size 并不能无限制地增大。
    SGD 采用较大的 batch size 时,如果还是使用同样的 epochs 数量进行运算,则准确度往往低于 batch size 较小的场景 ; 而且目前还不存在特定算法方案能够帮助我们高效利用较大的 batch size。

    对于大批量训练场景,我们需要确保使用较大的 batch size 训练能够在相同 epochs 前提下获得与较小的 batch size 相近的测试准确度。这里我们之所以保持 epochs 数量不变,是因为从统计学角度来讲,一个 epoch 代表着算法与整体数据集接触一次 ; 而从计算角度来讲,固定 epochs 数量意味着保证浮点运算次数不变。

    Batch_Size 既然 Full Batch Learning 并不适用大数据集,那么走向另一个极端怎么样?所谓另一个极端,就是每次只训练一个样本,即 Batch_Size = 1。这就是在线学习(Online Learning)。线性神经元在均方误差代价函数的错误面是一个抛物面,横截面是椭圆。对于多层神经元、非线性网络,在局部依然近似是抛物面。使用在线学习,每次修正方向以各自样本的梯度方向修正,横冲直撞各自为政,难以达到收敛。

    batch_size设的大一些,收敛得快,也就是需要训练的次数少,准确率上升得也很稳定,但是实际使用起来精度不高。
    batch_size设的小一些,收敛得慢,而且可能准确率来回震荡,所以还要把基础学习速率降低一些;但是实际使用起来精度较高。一般我只尝试batch_size=64或者batch_size=1两种情况。
    Batch Size 的影响,目前可以实验证实的是:batch size 设置得较小训练出来的模型相对大 batch size 训练出的模型泛化能力更强,在测试集上的表现更好,而太大的 batch size 往往不太 Work,而且泛化能力较差。但是背后是什么原因造成的,目前还未有定论,持不同看法者各持己见。

    Batch size设置以喂饱你的硬件为主要标准。只要显卡塞得下,首先挑大的。
    当感觉训练时噪音不够时,比如收敛碰到鞍点或者局部最小值时,调小batch size。(很少会碰到)
    当感觉训练时噪音太大时,调大batch size到喂饱硬件(因为2很少碰到,这也很少做),再不行就调小learning rate,也可以直接调小learning rate。
    综合起来用就是常见的带learning rate下降的sgd。开始时依赖batch带来的噪音快速下降,接下来使用较低的learning rate消除这些噪音寻求稳定收敛。一般而言只要batch不太大,样本里的噪音总是够用的。
    full batch是特殊的mini batch。
    batch size越大每次迭代的梯度越接近样本的真实梯度。
    小的batch size能有效避免样本中的冗余信息。
    大的batch能更充分利用GPU。
    batch的大小并没有固定模式,不需要非要2^n的size。
    综合以上几点进行权衡,选择你的batch。

    就个人经验而论 batchsize越大越好1.震荡明显减少 2.收敛速度加快 3.同样学习率下大batch可以收敛到更好的水平。目前没发现什么大batch过早陷入局部最优的现象,在我这都是batch越大,精度越高,当然我还在继续实验观察

    实验 这个做过几个实验,但是没有详细的做,主要是针对googlenet,alexnet以及vgg几个模型(实验结果就是batch为32的时候,alex开始收敛,但是googlenet不收敛;提高batch size,googlenet开始收敛)。就像lecunnote里说的一样,随机梯度下降不能像full batch那样明显的保证收敛。

    可能因为我调参的能力比较有限,确实batchsize太小会出现网络收敛不稳定,最后结果比较差的情况,这个在ImageNet和其他数据库上都遇到过,而batchsize太大确实也会影响随机性的引入。目前一般调ImageNet的时候,大家都喜欢把显存占满,不过小一些的库,个人感觉还是应该大大小小都尝试一下

    展开全文
  • 在模型训练时设置batchsize,实际上是用Batch size大小数据集上计算得到梯度近似整个数据集(真实分布)上真实梯度。 batch小将会引入噪声(噪声影响大) batch大,则噪声小,真实梯度拟合更好,、下降...

    在模型训练时设置batchsize,实际上是用Batch size大小的数据集上计算得到的梯度近似整个数据集(真实分布)上的真实梯度。

    batch小将会引入噪声(噪声影响大)

    batch大,则噪声小,对真实梯度的拟合更好,、下降方向更准,同时跑完一次训练集的时间更短。但是注意当梯度足够精确时,没必要使批处理更大而浪费算力。一次整个训练集的时间变短,要想获得相同的精度,需要花费更多的时间,因而参数的修正显得更缓慢。

    grad=grad+gradn grad = grad^{*} + grad_n

    gradB=1Bb=1Bgrad(b)=1Bb=1B(grad(b)+gradn(b))=1Bb=1Bgrad(b)+1Bb=1Bgradn(b)=grad+mean(gradn) grad_B = \frac{1}{B} \sum_{b=1}^{B} grad^{(b)}\\=\frac{1}{B} \sum_{b=1}^{B}\left( grad^{*(b)} + grad_n^{(b)}\right)\\= \frac{1}{B} \sum_{b=1}^{B} grad^{*(b)} + \frac{1}{B} \sum_{b=1}^{B} grad_n^{(b)} \\= grad^* + mean(grad_n)


    B1>>B2 B_1>> B_2

    ratio(gradB1grad)>ratio(gradB2grad) ratio(grad_{B_1} \rightarrow grad^*) > ratio(grad_{B_2} \rightarrow grad^*)

    不仅batch size影响梯度值,lr也会影响梯度值。

    batch size与lr的一致性

    线性缩放准则,batch size N倍,lr变为N倍。

    权重方差不变准则,batch size N倍,lr变为sqrt(N).

    展开全文
  • 调节 Batch_Size 对训练效果影响到底如何? 这里跑一个 LeNet 在 MNIST 数据集上效果。MNIST 是一个手写体标准库,我使用是 Theano 框架。这是一个 Python 深度学习库。安装方便(几行命令而已),调试简单...

    原文地址:http://blog.csdn.net/juronghui/article/details/78612653



    原文参考:https://www.zhihu.com/question/32673260


    一般来说,在合理的范围之内,越大的 batch size 使下降方向越准确,震荡越小;batch size 如果过大,则可能会出现局部最优的情况。小的 bath size 引入的随机性更大,难以达到收敛,极少数情况下可能会效果变好。



    谈谈深度学习中的 Batch_Size
    Batch_Size(批尺寸)是机器学习中一个重要参数,涉及诸多矛盾,下面逐一展开。


    首先,为什么需要有 Batch_Size 这个参数?
    Batch 的选择,首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小,完全可以采用全数据集 ( Full Batch Learning )的形式,这样做至少有 2 个好处:其一,由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体,从而更准确地朝向极值所在的方向。其二,由于不同权重的梯度值差别巨大,因此选取一个全局的学习率很困难。 Full Batch Learning 可以使用Rprop 只基于梯度符号并且针对性单独更新各权值。

    对于更大的数据集,以上 2 个好处又变成了 2 个坏处:其一,随着数据集的海量增长和内存限制,一次性载入所有的数据进来变得越来越不可行。其二,以 Rprop 的方式迭代,会由于各个 Batch 之间的采样差异性,各次梯度修正值相互抵消,无法修正。这才有了后来RMSProp 的妥协方案

    注:此处介绍一下Rprop 与RMSProp:

    Rprop神经网络算法原理 
       
      1993年德国Martin Riedmiller和Heinrich Braun在他们的论文“The RPROP Algorithm”中提出了这种方法。 
      RPROP算法的基本原理为:首先为各权重变化赋一个初始值,设定权重变化加速因子与减速因子,在网络前馈迭代中当连续误差梯度符号不变时,采用加速策略,加快训练速度;当连续误差梯度符号变化时,采用减速策略,以期稳定收敛。网络结合当前误差梯度符号与变化步长实现BP,同时,为了避免网络学习发生振荡或下溢,算法要求设定权重变化的上下限。

    RMSProp算法原理详细介绍链接


    既然 Full Batch Learning 并不适用大数据集,那么走向另一个极端怎么样?

    所谓另一个极端,就是每次只训练一个样本,即 Batch_Size = 1。这就是在线学习(Online Learning)。线性神经元在均方误差代价函数的错误面是一个抛物面,横截面是椭圆。对于多层神经元、非线性网络,在局部依然近似是抛物面。使用在线学习,每次修正方向以各自样本的梯度方向修正,横冲直撞各自为政,难以达到收敛


    可不可以选择一个适中的 Batch_Size 值呢?
    当然可以,这就是批梯度下降法(Mini-batches Learning)。因为如果数据集足够充分,那么用一半(甚至少得多)的数据训练算出来的梯度与用全部数据训练出来的梯度是几乎一样的。


    在合理范围内,增大 Batch_Size 有何好处
    • 内存利用率提高了,大矩阵乘法的并行化效率提高。
    • 跑完一次 epoch(全数据集)所需的迭代次数减少,对于相同数据量的处理速度进一步加快。
    • 在一定范围内,一般来说 Batch_Size 越大,其确定的下降方向越准,引起训练震荡越小。

    盲目增大 Batch_Size 有何坏处
    • 内存利用率提高了,但是内存容量可能撑不住了。
    • 跑完一次 epoch(全数据集)所需的迭代次数减少,要想达到相同的精度,其所花费的时间大大增加了,从而对参数的修正也就显得更加缓慢。
    • Batch_Size 增大到一定程度,其确定的下降方向已经基本不再变化。

    调节 Batch_Size 对训练效果影响到底如何?
    这里跑一个 LeNet 在 MNIST 数据集上的效果。MNIST 是一个手写体标准库,我使用的是 Theano 框架。这是一个 Python 的深度学习库。安装方便(几行命令而已),调试简单(自带 Profile),GPU / CPU 通吃,官方教程相当完备,支持模块十分丰富(除了 CNNs,更是支持 RBM / DBN / LSTM / RBM-RNN / SdA / MLPs)。在其上层有 Keras 封装,支持 GRU / JZS1, JZS2, JZS3 等较新结构,支持 Adagrad / Adadelta / RMSprop / Adam 等优化算法。




    运行结果如上图所示,其中绝对时间做了标准化处理。运行结果与上文分析相印证:
    • Batch_Size 太小,算法在 200 epoches 内不收敛。
    • 随着 Batch_Size 增大,处理相同数据量的速度越快。
    • 随着 Batch_Size 增大,达到相同精度所需要的 epoch 数量越来越多。
    • 由于上述两种因素的矛盾, Batch_Size 增大到某个时候,达到时间上的最优。
    • 由于最终收敛精度会陷入不同的局部极值,因此 Batch_Size 增大到某些时候,达到最终收敛精度上的最优。

    另外,太大的 batch size 容易陷入 sharp minima, 泛化性不好,可参考如下文章:

    On Large-Batch Training for Deep Learning: Generalization Gap and Sharp Minima(Nitish Shirish Keskar, Dheevatsa Mudigere, Jorge Nocedal, Mikhail Smelyanskiy, Ping Tak Peter Tang)

    “We investigate the cause for this generalization drop in the large-batch regime and present numerical evidence that supports the view that large-batch methods tend to converge to sharp minimizers of the training and testing functions—and as is well known, sharp minima lead to poorer generalization. In contrast, small-batch methods consistently converge to flat minimizers, and our experiments support a commonly held view that this is due to the inherent noise in the gradient estimation”


    展开全文
  • 一般来说,在合理范围之内,越大 batch size 使下降方向越准确,震荡越小;batch size 如果过大,则可能会出现局部最优情况。小 bath size 引入随机性更大,难以达到收敛,极少数情况下可能会效果变好。 ...

    https://www.zhihu.com/question/32673260/answer/149075284     

            一般来说,在合理的范围之内,越大的 batch size 使下降方向越准确,震荡越小;batch size 如果过大,则可能会出现局部最优的情况。小的 bath size 引入的随机性更大,难以达到收敛,极少数情况下可能会效果变好。

    首先,为什么需要有 Batch_Size 这个参数?
            Batch 的选择,首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小,完全可以采用全数据集 ( Full Batch Learning )的形式,这样做至少有 2 个好处:其一,由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体,从而更准确地朝向极值所在的方向。其二,由于不同权重的梯度值差别巨大,因此选取一个全局的学习率很困难。 Full Batch Learning 可以使用Rprop 只基于梯度符号并且针对性单独更新各权值。

           对于更大的数据集,以上 2 个好处又变成了 2 个坏处:其一,随着数据集的海量增长和内存限制,一次性载入所有的数据进来变得越来越不可行。其二,以 Rprop 的方式迭代,会由于各个 Batch 之间的采样差异性,各次梯度修正值相互抵消,无法修正。

    在合理范围内,增大 Batch_Size 有何好处

    • 内存利用率提高了,大矩阵乘法的并行化效率提高。
    • 跑完一次 epoch(全数据集)所需的迭代次数减少,对于相同数据量的处理速度进一步加快。
    • 在一定范围内,一般来说 Batch_Size 越大,其确定的下降方向越准,引起训练震荡越小。


    盲目增大 Batch_Size 有何坏处

    • 内存利用率提高了,但是内存容量可能撑不住了。
    • 跑完一次 epoch(全数据集)所需的迭代次数减少,要想达到相同的精度,其所花费的时间大大增加了,从而对参数的修正也就显得更加缓慢。
    • Batch_Size 增大到一定程度,其确定的下降方向已经基本不再变化。

    运行结果如上图所示,其中绝对时间做了标准化处理。运行结果与上文分析相印证:

    • Batch_Size 太小,算法在 200 epoches 内不收敛。
    • 随着 Batch_Size 增大,处理相同数据量的速度越快。
    • 随着 Batch_Size 增大,达到相同精度所需要的 epoch 数量越来越多。
    • 由于上述两种因素的矛盾, Batch_Size 增大到某个时候,达到时间上的最优。
    • 由于最终收敛精度会陷入不同的局部极值,因此 Batch_Size 增大到某些时候,达到最终收敛精度上的最优。

     

    https://blog.csdn.net/ningyanggege/article/details/89351101

    另外,太大的 batch size 容易陷入 sharp minima, 泛化性不好,可参考如下文章:

    On Large-Batch Training for Deep Learning: Generalization Gap and Sharp Minima(Nitish Shirish Keskar, Dheevatsa Mudigere, Jorge Nocedal, Mikhail Smelyanskiy, Ping Tak Peter Tang)

     

    在论文当中 Reducing BERT Pre-training Time from 3 Days to 76 Minutes中提到:如图所示:

    结论:batchsize变大,学习率也要相应变大;本质是为了梯度的方差保持不变; 

    1、为什么要保证梯度的方差不变呢?

        个人猜想,是为了解决陷入局部最优和一个sharp 最小值(类似于一个很尖的V底)的问题,增强泛化能力;增加了学习率,就增大了步长;


     

     

     

    展开全文
  • 一般来说,在合理范围之内,越大 batch size 使下降方向越准确,震荡越小;batch size 如果过大,则可能会出现局部最优情况。小 bath size 引入随机性更大,难以达到收敛,极少数情况下可能会效果变好。 ...
  • 本文主要参考知乎问题“怎么选取训练神经网络时的Batch size?”下回答 首先摆出结论: 在CPU/GPU内存允许前提下,batch_size不能太小,也不能太大(几千上万)。对于我们日常使用显卡(显存4~32GB),batch_...
  • batch size 神经网络训练的影响

    千次阅读 2019-05-20 16:14:59
    中的一张图片说明batch size的影响: 如果使用 Gradient Descent,那么每一步的更新都会向类似于黄线那种,同时满足 6 个样本的 去贴近 (不是一步到位,而是通过迭代一点点更新变形 如果使用 Stocha...
  • batchsize大小对训练速度的影响

    千次阅读 2020-10-08 10:39:43
    1.batchsize越大 是不是训练越快? GPU :一块2080Ti 平台:pytorch cuda 图片数量:2700 batchsize 一个图片处理时间 GPU内存占用 GPU算力使用 一个epoch 所用时间 1 0.117s 2.5G 20% 2700 * 0.0117 = 318s ...
  • (1)不考虑Batch Normalization情况下,batch size的大小影响了深度学习训练过程中完成每个epoch所需时间和每次迭代(iteration)之间梯度平滑程度。 对于一个大小为N的训练集,如果每个epoch中mini-batch的...
  • 在其他参数基本一致的情况下,单独调整batchsize,来查看一下对训练的影响. 记录下不同batch_size情况下在Epoch下loss的变化率 训练模型 下面是一个训练模型的summary,我将在此模型下修改batch size然后观察数据...
  • 最近在调参,看了一下batch size这个参数的意义以及对训练过程的影响。故记录一下自己学习到的内容: batch size大小的直接影响很明显:影响一个epoch中需要迭代iteration的次数以及完成每个epoch所需的时间。 从...
  • 梯度下降法的本质是通过求W和b来寻找损失函数的最小值,具体过程是损失函数求偏导获得其梯度,以单个训练...若选择梯度下降法一次训练的样本大小为batch_size,则batch_size个样本对应的损失值的均值才是梯度下降...
  • 所以batchsize的大小决定了相邻迭代之间梯度平滑程度,也决定了每个epoch时间。 当batchsize太小时,相邻mini-batch间差异太大,会造成相邻两次迭代梯度震荡比较严重,不利于网络模型收敛; 当batchsize越...
  • batch_size 大小的设定,对训练的影响

    千次阅读 2019-11-21 18:05:01
    尽可能地设大batchsize "Large Batch Large Batch在 keypoints上也是有用,大概能提到0.4到0.3AP。" 在利用 ImageNet 训练 AlexNet 模型时,其中每 GPU 最优批量大小为 512。如果我们希望使用...
  • 最近在跑一些网络时发现,训练完的网络在测试集上的效果总是会受Batch_Size大小的影响。这种现象跟以往自己所想象的有些出入,于是出于好奇,各种搜博客,大致得出了自己想要的答案,现写一篇博客记录一下。 在...
  • 一般情况下,在合理范围之内,越大的batch size使下降方向越准确,震荡越小;batch size如果过大,则可能会出现局部最优情况。小的batch size引入随机性更大,难以达到收敛,极少数情况下可能会效果变好。 .....
  • (1)深度学习中batch size的大小对训练过程的影响是什么样的? (2)有些时候不可避免地要用超大batch,比如人脸识别,可能每个batch要有几万甚至几十万张人脸图像,训练过程中超大batch有什么优缺点,如何尽可能地...
  • 此实验室用是VGG11网络,比较在不同网络宽度和不同的batch size的训练结果。 VGG11网络结构有5个卷积块,前2块使用单卷积层,而后3块使用双卷积层。第一块输入输出通道分别是3和64,之后每次输出通道数...
  • 本文根据知乎原文内容进行整理:深度学习中的batch的大小学习效果有何影响? 正文 Batch_size的作用:决定了下降方向。 在合理范围内,增大Batch_size的好处: 提高了内存利用率以及大矩阵乘法并行化效率; ...
  • 在其他参数基本一致的情况下,单独调整batchsize,来查看一下对训练的影响. 记录下不同batch normalization位置情况下最终训练model在test集上测试的结果 训练模型 下面是一个训练模型的summary,我将在此模型下修改...
  • 使用large-batch训练得到网络具有较差泛化能力。使用large-batch的情况下容易收敛成“sharp minimizers”,使其泛化能力差。batch_size太大,相邻mini-batch差异相对过大,那么相邻两次迭代梯度震荡情况...
  • 转载来自知乎 https://www.zhihu.com/question/32673260
  • 数据集,可以采用Full Batch Size,这样可以更加准确地找出最佳梯度方向。但是不同权重梯度值差距巨大,因此选择全局学习率困难。可以使用Rprop单独更新各权值 数据集,全部载入数据,会被内存大小...
  • 1)Batch gradient descent:每次迭代(完成一次前向和反向运算)会计算训练数据集中所有样本,在深度学习中训练样本数量通常达十万、百万甚至更多,这样一次迭代遍历所有样本显然很慢。 2)Stochastic gradient ...
  • 之前面试过程中被问到过两个问题: (1)深度学习中batch size的大小对训练过程的影响是什么样的? (2)有些时候不可避免地要用超大batch,比如人脸识别,可能每个batch要有几万甚至几十万张人脸图像,训练过程中...
  • batchsize的大小loss收敛的影响

    千次阅读 2018-08-02 11:03:47
    batchsize的大小loss收敛的影响 batch_size 太小:网络收敛不稳定,收敛慢,loss来回震荡,batch_size的方向不能大致的代替整个样本的方向。 batch_size 太大:计算量大,内存消耗多,前期收敛可能快,训练...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 6
收藏数 119
精华内容 47
关键字:

batchsize对训练的影响