增大batchsize的坏处

根据引用内容[1][2]，增大batchsize的坏处主要有以下几点：
1. 内存容量可能撑不住，导致训练无法进行；
2. 虽然跑完一次epoch所需的迭代次数变小，但想要达到相同的精度，其所花费的时间大大增加，从而对参数的修正也显得更加缓慢；
3. 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，会影响随机性的引入，从而导致训练震荡较大。

相关问题

深度学习中增大batchsize与lr

的关系

在深度学习中，batchsize和lr（学习率）是两个非常重要的参数。batchsize指的是每次训练时使用的样本数，而lr则是指每次更新权重时变化的步长。在训练深度学习模型时，通常需要对这两个参数进行调整以获得更好的性能。

增大batchsize和lr的关系可以总结为以下几点：

1. 增大batchsize可以加快训练速度，而增大lr可以加快收敛速度。因此，当我们需要快速训练模型时，可以尝试同时增大batchsize和lr。

2. 增大batchsize会增加每次更新权重的噪声，而增大lr会增加每次更新权重的幅度。因此，当我们增大batchsize和lr时需要注意过拟合问题。

3. 当batchsize和lr同时增大时，需要考虑GPU显存的限制。如果显存不足，可能会导致训练失败或者速度变慢。

4. 当模型达到一定的训练程度时，增大batchsize和lr的效果会逐渐减弱。因此，在模型训练的后期，需要适当减小batchsize和lr以获得更好的性能。

总之，在增大batchsize和lr时需要注意平衡训练速度和模型性能，并且需要根据具体情况进行调整。

在基于深度学习的超分辨率网络训练时，batch size设置得过大会出现损失值异常增大的现象吗？batch size该如何设置比较好呢？

在基于深度学习的超分辨率网络训练中，batch size设置得过大可能会导致内存不足，甚至无法训练，但不会直接导致损失值异常增大的现象。但是，过大的batch size会导致梯度更新不稳定，从而出现训练不收敛的情况，进而导致模型无法训练或训练效果很差。

一般来说，batch size的大小需要根据GPU内存大小、数据集大小、模型复杂度等因素综合考虑。通常建议将batch size设置为2的n次方（如32、64、128等），这样有利于GPU的并行计算，同时也不会导致内存不足的问题。

如果GPU内存较小，则需要适当减小batch size；如果数据集较大，则可以适当增大batch size。同时，也可以通过动态调整batch size（如warmup策略）来优化模型训练效果。