注: 本文是作者的自我总结,主要作为个人总结记录, 欢迎大家批评,交流. https://zhouxiaowei1120.github.io/#blogs 大家可能都知道, 在tensorflow中, 如果想实现测试时的batchsize大小随意设置, 那么在训练时, 输入 ...
batchsize过小:每次计算的梯度不稳定,引起训练的震荡比较大,很难收敛。 batchsize过大: 提高了内存利用率,大矩阵乘法并行计算效率提高。 计算的梯度方向比较准,引起的训练的震荡比较小。 跑完一次epoch所需要的迭代次数变小,相同数据量的数据处理速度加快。 缺点:容易内容溢出,想要达到相同精度,epoch会越来越大,容易陷入局部最优,泛化性能差。 batchsize设置:通常 到 ...
2019-10-02 15:35 0 1281 推荐指数:
注: 本文是作者的自我总结,主要作为个人总结记录, 欢迎大家批评,交流. https://zhouxiaowei1120.github.io/#blogs 大家可能都知道, 在tensorflow中, 如果想实现测试时的batchsize大小随意设置, 那么在训练时, 输入 ...
原文: http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/50721565 深度学习中经常看到epoch、 iteration和batchsize,下面按自己的理解说说这三个的区别: (1)batchsize:批大小。在深度学习中 ...
想象一下,当mini-batch 是真个数据集的时候,是不是就退化成了 Gradient Descent,这样的话,反而收敛速度慢。你忽略了batch 增大导致的计算 batch 代价变大 ...
https://www.zhihu.com/question/64134994 1、增加batch size会使得梯度更准确,但也会导致variance变小,可能会使模型陷入局部最优; 2、因此增 ...
find()后sort排序报错: 在使用node.js+mongodb开发的后端项目,在查询时,使用了排序,出现如下报错 Mongodb: Sort operation used more tha ...
梯度下降是一个在机器学习中用于寻找较佳结果(曲线的最小值)的迭代优化算法。梯度的含义是斜率或者斜坡的倾斜度。下降的含义是代价函数的下降。算法是迭代的,意思是需要多次使用算法获取结果,以得到最 ...
原 训练时的Iteration、batchsize、epoch和loss的关系 2019年05月17日 17:17:15 GL3_24 阅读数 351 更多 ...
【AI不惑境】学习率和batchsize如何影响模型的性能? 大家好,这是专栏《AI不惑境》的第四篇文章,讲述学习率以及batchsize与模型性能的关系。 进入到不惑境界,就是向高手迈进的开始了,在这个境界需要自己独立思考。如果说学习是一个从模仿,到追随,到创造 ...