batchsize变了学习率要变吗

根据引用，在以前的实验中，学习率和batchsize通常是成正比例变化的。也就是说，如果batchsize增加，学习率也会相应增加。这是因为较大的batchsize可以提供更多的样本信息，并且需要更大的学习率来更新参数以获得更好的训练效果。

然而，根据引用，有一种被称为梯度累加的技巧可以实现batchsize的变相扩大。通过设置一个称为accumulation_steps的参数，可以将batchsize扩大多倍。在这种情况下，学习率的设置可能需要相应地调整，以适应扩大后的batchsize。因此，当使用梯度累加时，扩大batchsize可能会对学习率产生影响。

另外，根据引用的描述，学习率对训练结果的影响可能会因网络结构的不同而有所差异。在一些实验中，即使在相同的全局batchsize下，单机多卡和多机多卡的训练结果仍然存在较大的差异。这表明，学习率的设定可能需要根据具体的网络结构和训练环境进行调整。

综上所述，当batchsize发生变化时，学习率的调整可能是需要考虑的因素，尤其在使用梯度累加或不同的网络结构和训练环境下。具体的调整策略可能需要根据实际情况进行评估和实验。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [深度学习多机多卡batchsize和学习率的关系](https://blog.csdn.net/qq_37668436/article/details/124293378)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [深度学习：batch_size和学习率 及如何调整](https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/109192443)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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