深度學習中的batch的大小對學習效果的影響
Batch_size參數的作用：決定了下降的方向 極端一： batch_size為全數據集(Full Batch Learning)： 好處： 1.由全數據集確定的方向能夠更好地代表樣本總體，從而更准確地朝向極值所在的方向。 2.由於不同權重的梯度值差別巨大，因此選擇一個全局的學習率很困 ...
原文：深度學習中Batch size對訓練效果的影響
原文地址：http: blog.csdn.net juronghui article details 一般來說，在合理的范圍之內，越大的 batch size 使下降方向越准確，震盪越小 batch size 如果過大，則可能會出現局部最優的情況。小的 bath size 引入的隨機性更大，難以達到收斂，極少數情況下可能會效果變好。 談談深度學習中的 Batch SizeBatch Size 批尺 ...
2020-04-10 11:15 0 719 推薦指數：
相關推薦
如何理解深度學習中分布式訓練中large batch size與learning rate的關系
轉自：https://www.zhihu.com/people/xutan 最近在進行多GPU分布式訓練時，也遇到了large batch與learning rate的理解調試問題，相比baseline的batch size，多機同步並行（之前有答案是介紹同步並行的通信框架NCCL（譚旭 ...
Batch Size對神經網絡訓練的影響
前言 這篇文章非常全面細致地介紹了Batch Size的相關問題。結合一些理論知識，通過大量實驗，文章探討了Batch Size的大小對模型性能的影響、如何影響以及如何縮小影響等有關內容。 本文來自公眾號CV技術指南的技術總結系列 歡迎關注公眾號CV技術指南 ，專注於計算機視覺 ...
Batch_Size對網絡訓練結果的影響
最近在跑一些網絡時發現，訓練完的網絡在測試集上的效果總是會受Batch_Size 大小的影響。這種現象跟以往自己所想象的有些出入，於是出於好奇，各種搜博客，大致得出了自己想要的答案，現寫一篇博客記錄一下。 在訓練過程中，一般有三種方式來從數據集中抽取數據，更新參數。一種是取所有的樣本算出 ...
深度學習中 Batch Normalization為什么效果好
看mnist數據集上其他人的CNN模型時了解到了Batch Normalization 這種操作。效果還不錯，至少對於訓練速度提升了很多。 batch normalization的做法是把數據轉換為0均值和單位方差 這里分五部分簡單解釋一下Batch Normalization ...
深度學習中的batch_size,iterations,epochs等概念的理解
在自己完成的幾個有關深度學習的Demo中，幾乎都出現了batch_size,iterations,epochs這些字眼，剛開始我也沒在意，覺得Demo能運行就OK了，但隨着學習的深入，我就覺得不弄懂這幾個基本的概念，對整個深度學習框架理解的自然就不夠透徹，所以今天讓我們一起了解一下這三個概念 ...
2.深度學習中的batch_size的理解
Batch_Size（批尺寸）是機器學習中一個重要參數，涉及諸多矛盾，下面逐一展開。 首先，為什么需要有 Batch_Size 這個參數？ Batch 的選擇，首先決定的是下降的方向。如果數據集比較小，完全可以采用全數據集 （ Full Batch Learning ）的形式，這樣做 ...
強化學習 —— reinforce算法中更新一次策略網絡時episodes個數的設置對算法性能的影響 —— reinforce算法中迭代訓練一次神經網絡時batch_size大小的不同設置對算法性能的影響
本文相關的博客：（預先知識） 強化學習中經典算法 —— reinforce算法 —— （進一步理解， 理論推導出的計算模型和實際應用中的計算模型的區別） 本文代碼地址： https://gitee.com/devilmaycry812839668 ...