关于batch_size参数
来源:互联网 发布:淘宝手机详情活动 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 06:46
Batch_size:
定义:一次性读入多少批量的图片,不是样本。
Full Batch Learning:Batch_size=数据集大小,适用于小数据集。Mini-batches Learning:Batch_size= N(自己设定),适用于大数据集。
Online Learning(在线学习):Batch_size=1,
如何选择Batch_size?
A:一定范围内增大Batch_size:
1、 提高了内存的利用率,大矩阵乘法的并行化效率提高2、 跑完一次epoch所需要的迭代次数减少,相同数据量的数据处理速度加快。
3、 Batch_size越大下降方向越准,引起的训练震荡越小。
4、 缺点:内存溢出、训练时间增加、收敛缓慢、局部最优,泛化性差
B:Batch_size过小:修正方向以各自样本的梯度方向修正难以达到收敛。
总结:
首先根据显存大小选择Batch_size;其次根据自己的实际情况调整Batch_size,调参重在“调”,根据实际情况选择合适的参数。设置好Batch_size后,每一次epoch记得shuffle一次,不要让网络通过相同的minibach。阅读全文
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