mini-batches是batchsize吗

时间: 2023-10-20 16:07:00 浏览: 91
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DON’T USE LARGE MINI-BATCHES, USE LOCAL SGD.pdf

是的，mini-batches就是指batchsize，指的是将训练数据分成若干个小批量进行训练，一般来说，在深度学习中，mini-batches的大小会影响模型的训练速度和稳定性。 相关问题: 1. mini-batches的大小如何选择？ 2. mini-batches的大小和训练效果有什么关系？ 3.
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cifar-10-batches-py.tar.gz 是这个数据集的一个Python版本，包含了处理CIFAR-10数据的Python代码和预处理好的图像数据。文件结构通常如下： 1. batches.meta: 包含了类别名称和其他元数据的信息。 2. data_...

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/tmp/ipykernel_1056/23656431.py in SGD(self, training_data, epochs, mini_batch_size, eta, test_data) 23 training_data[k:k+ mini_batch_size] 24 for k in range(0,n,mini_batch_size)] ---> 25 for mini.batch in mini_batches: 26 self.update_mini_batch(mini_batch, eta) 27 if test_data: NameError: name 'mini' is not defined

看起来你的代码中有一个笔误。在第25行，你写成了 mini.batch 而不是 mini_batch，所以 Python 不知道 mini 是什么。尝试将第25行改为以下代码...for mini_batch in mini_batches: 这应该可以解决你的问题。
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: Comparison and Selection of Stochastic Gradient Descent and Batch Gradient Descent

# 1. Introduction: Comparing SGD and BGD ... Gradient descent is one of the commonly used optimization methods, and among them, Batch Gradient Descent (BGD) and Stochastic Gradient D

numHiddenUnits = 62;%第一层维度 % a fully connected layer of size 50 & a dropout layer with dropout probability 0.5 layers = [ ... sequenceInputLayer(numFeatures)%输入层 lstmLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','sequence')%第一层 fullyConnectedLayer(95)%链接层 dropoutLayer(0.3)%遗忘层 fullyConnectedLayer(numResponses)%链接层 regressionLayer];%回归层 % Specify the training options. % Train for 60 epochs with mini-batches of size 20 using the solver 'adam' maxEpochs =60;%最大迭代次数 miniBatchSize = 2;%最小批量(数据量较大故用minibatch) % the learning rate == 0.01 % set the gradient threshold to 1 % set 'Shuffle' to 'never' options = trainingOptions('adam', ... %解算器 'MaxEpochs',maxEpochs, ... %最大迭代次数 'MiniBatchSize',miniBatchSize, ... %最小批次 'InitialLearnRate',0.01, ... %初始学习率 'GradientThreshold',inf, ... %梯度阈值 'Shuffle','every-epoch', ... %打乱顺序 'Plots','training-progress',... %画图 'Verbose',0); %不输出训练过程

训练过程中使用了adam优化器和mini-batch训练方式，设置了最大迭代次数、最小批量大小、学习率、梯度阈值等超参数，并且在每个epoch结束后打乱数据顺序。在训练过程中，还输出了训练进度的图表。

mini-batch梯度下降 python实现

Mini-batch梯度下降是一种优化算法，它将数据集划分为小批量（mini-batches），然后计算每个批次的梯度并更新模型参数。相比于批量梯度下降（ Batch Gradient Descent）一次性处理整个数据集，这种策略可以在大规模...

def SGD(self, training_data, epochs, mini_batch_size, learning_rate, lambda_, test_data): """ train_data: list of tuples, length 50000. tuple[0]: vectorized image np_array: shape(784, 1) tuple[1]: one-hot encoded label np_array: shape(10, 1) epochs: number of epochs to train. mini_batch_size: size of mini batch. learning_rate: learning rate. lambda_: regularization parameter. test_data: list of tuples, length 10000. """ l = len(training_data) test_acc_list = [] loss_list = [] for j in range(epochs): random.shuffle(training_data) cost_j = 0 mini_batches = [training_data[i:i + mini_batch_size] for i in range(0, l, mini_batch_size)] for mini_batch in mini_batches: x, y = self.merge(mini_batch) c_j = self.gradient_descent(x, y, learning_rate, lambda_) cost_j += c_j cost_j /= (l / mini_batch_size) loss_list.append(cost_j) test_acc = self.evaluate(test_data) / len(test_data) test_acc_list.append(test_acc) print('Epoch_{}: loss:{:.2f} accuracy:{:.2f}%' .format(j, cost_j, test_acc * 100)) if j > 10: if (abs(test_acc_list[j] - test_acc_list[j - 1]) <= 5e-5) \ & (abs(test_acc_list[j - 1] - test_acc_list[j - 2]) <= 5e-5): break draw_acc_loss(test_acc_list, loss_list, j + 1)

4. 将训练数据划分成mini_batches，每个mini_batch包含指定大小的样本。 5. 对于每个mini_batch，将输入数据x和标签y合并，并使用梯度下降算法进行参数更新，计算并累计损失值cost_j。 6. 计算每个epoch的平均损失...

使用Python实现，对mini-batch中的数据进行神经网络学习，并输出使用后4000个样本训练得到模型在测试集上的结果

n_batches = len(train_data) // batch_size for i in range(n_batches): batch_data = train_data.iloc[i*batch_size:(i+1)*batch_size] batch_target = train_target.iloc[i*batch_size:(i+1)*batch_size] ...

config = { 'n_epochs': 3000, # maximum number of epochs 'batch_size': 270, # mini-batch size for dataloader 'optimizer': 'SGD', # optimization algorithm (optimizer in torch.optim) 'optim_hparas': { # hyper-parameters for the optimizer (depends on which optimizer you are using) 'lr': 0.001, # learning rate of SGD 可换成adam试试 'momentum': 0.9 # momentum for SGD }, 'early_stop': 200, # early stopping epochs (the number epochs since your model's last improvement) 'save_path': 'models/model.pth' # your model will be saved here }

在训练过程中，数据会被分成多个 mini-batches，每个 mini-batch 中的样本会被一起输入到模型中进行训练。 'optimizer': 'SGD' 表示选择的优化算法为随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）。 'optim_hparas...

使用PyTorch实现LeNet网络。   使用实验7的 Fashion MNIST 对LeNet进行训练和测试。优化算法采用SGD或Adam。    torch.optim.SGD 或 torch.optim.Adam。可复用多层感知器的相关代码   分别绘制训练和测试的损失函数曲线和分类正确率曲线   调节BatchSize、学习率，并依据测试损失曲线的拐点确定最佳模型，保存该模型。   使用测试集测试所保存模型的性能，以混淆矩阵展示。   扩展任务：以旋转的方式扩充测试集，在前述最佳模型上测试扩充后

if i % 200 == 199: # print every 2000 mini-batches print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 200)) running_loss = 0.0 print('Finished Training') correct = 0 total = 0 with...

data.DataLoader(mnist_train,batch_size=18)

The DataLoader object is used to create mini-batches of data that can be fed into a neural network for training. Each batch will have 18 images and their corresponding labels. By iterating over the ...

pytorch实现cifar-10多分类

if i % 200 == 1999: # print every 200 mini-batches print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 200)) running_loss = . print('Finished Training') 5. 测试模型： ...

基于CNN的MINIST手写数字识别0-9实验报告

if i % 100 == 99: # print every 100 mini-batches print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 100)) running_loss = 0.0 print('Finished Training') 4. 模型测试 使用测试集...

使用Pytorch第三方学习框架，自行构建CNN模型对CIFAR-10数据集的样本进行分类

if i % 2000 == 1999: # print every 2000 mini-batches print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000)) running_loss = 0.0 print('Finished Training') 在训练完成后，我们...

首先，基于图像和数值数据作为共同输入，自己创建一个CNN回归模型，其中图像和数值数据在全连接层进行拼接；然后，对CNN模型进行训练；最后，实现Grad-Cam可视化，计算最后一个卷积层中所有特征图对预测结果的权重，以热力图的形式把特征图映射到原始图片中，显示图像中用于预测的重要区域。PyTorch完整代码实现

if i % 2000 == 1999: # print every 2000 mini-batches print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000)) running_loss = 0.0 print('Finished Training') 在这个模型中，我们...

使用python创建一个使用归一化、Xavier初始化、正则化方法和MSGD的BP网络，该网络有8个输入1个输出1层隐藏层，要求分为两个模块（py文件），且一个是BP网络，另一个是主函数，在每句代码后添加注释。并且能够输出各输入的权重。尝试在main模块中绘制R2图来说明模型的拟合度，并且输出MAE、MSE、预测值和真实值之间的相对误差平均百分比，绘制测试集的各输入对应的实际输出和预测输出的拟合折线图，且R2图和折线图中使用的数据均为未变换数据. 训练集输入层为3000行，8列矩阵；训练集输出层为3000行，1列。 测试集输入层为40行，8列矩阵；测试集输出层为40行，1列。训练集和测试集数据均是从xlsx表格中读取。 实现将训练后的BP网络模型输出为一个文件。

以下是BP网络模块的... mini_batches = mini_batch(X_train_norm, y_train, batch_size) errors = [] for i in range(epochs): for mini_X, mini_y in mini_batches: output = model.feedforward(mini_X) delta...

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