深度学习batch_size设置

深度学习中的batch_size是指在训练过程中每次选择的批量数据的大小。在实际工程中，通常使用mini-batch，其大小一般设置为几十或者几百。这样的设置在平衡计算效率和模型性能之间起到了较好的作用。

对于二阶优化算法，减小batch_size可以提高收敛速度，但是带来的性能提升远不如引入大量噪声导致的性能下降。因此，在使用二阶优化算法时，往往需要采用较大的batch_size，可以设置成几千甚至一两万才能发挥最佳性能。

当设置较大的batch_size时，一般需要增大学习率，以保持原始数据的梯度方差。但是学习率的增大不是一开始就设置很大，而是在训练过程中逐渐增大。这样可以有效地平衡模型的收敛速度和性能。

总之，设置深度学习的batch_size时需要考虑计算效率、模型性能以及优化算法等因素，并根据实际情况进行调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [CNN基础——如何设置BatchSize](https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/116743362)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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