batch_size应该怎么选择

选择合适的batch_size是深度学习中非常重要的一步。一般来说，batch_size的大小会影响模型的训练速度和泛化性能。根据引用内容，我们可以得出以下结论：
1. 大batch size相当于小lr，反之亦然。可以根据收敛速度进行一定选择。
2. 如果使用了batchnorm，batch size别太小（大于64？）。
3. 当有足够算力时，选取batch size为32或更小一些。算力不够时，在效率和泛化性之间做trade-off，尽量选择更小的batch size。
4. 当模型训练到尾声，想更精细化地提高成绩（比如论文实验/比赛到最后），可以设置batch size为1，即做纯SGD，慢慢把error磨低。
5. 有研究表明，先使用小batch size，后面自适应调节batch size，可以获得更好的效果。

因此，选择batch_size需要综合考虑训练速度和泛化性能，并根据具体情况进行选择。如果算力充足，可以选择较小的batch_size，如果算力不足，则需要在效率和泛化性之间做出权衡。同时，如果想要更精细化地提高成绩，可以尝试使用较小的batch_size或者纯SGD进行训练。

相关问题

def get_batch_data(batch_size=batch_size): # 从tensor列表中按顺序或随机抽取一个tensor input_queue = tf.train.slice_input_producer([hrrp, labels], shuffle=False) hrrp_batch, label_batch = tf.train.batch(input_queue, batch_size=batch_size, num_threads=1, capacity=64) return hrrp_batch, label_batch [hrrp_batch, label_batch] = get_batch_data(batch_size=batch_size) def get_test_data(batch_size=batch_size): # 从tensor列表中按顺序或随机抽取一个tensor input_queue = tf.train.slice_input_producer([test_hrrp, test_labels], shuffle=False) hrrp_test, label_test = tf.train.batch(input_queue, batch_size=batch_size, num_threads=1, capacity=64) return hrrp_test, label_test [hrrp_test, label_test] = get_batch_data(batch_size=test_batch_size)所选择的特征是

在这段代码中，选择的特征是 hrrp，它是一个 tensor 列表。在 get_batch_data() 和 get_test_data() 函数中，采用 tf.train.slice_input_producer() 函数从 hrrp 和 labels 中按顺序或随机抽取一个 tensor，并使用 tf.train.batch() 函数将它们打包成一个批次数据，以供神经网络训练和测试使用。因此，hrrp 是所选择的特征之一，它是指通过无线电信号接收器获取的信号水平值。labels 是另一个特征，它是指每个输入样本对应的输出标签，用于评估神经网络的预测准确性。总的来说，这段代码是用于从数据集中获取特征和标签，并将它们打包成批次数据，以供神经网络训练和测试使用。

User def __init__(self, primary_indices, secondary_indices, batch_size, secondary_batch_size): self.primary_indices = primary_indices self.secondary_indices = secondary_indices self.secondary_batch_size = secondary_batch_size self.primary_batch_size = batch_size - secondary_batch_size assert len(self.primary_indices) >= self.primary_batch_size > 0 assert len(self.secondary_indices) >= self.secondary_batch_size > 0代码解释

这段代码是一个Python类的构造函数，用于初始化对象的属性值。该类包含四个参数：

- primary_indices: 主要索引，是一个列表类型。
- secondary_indices: 次要索引，也是一个列表类型。
- batch_size: 批次大小，是一个整数类型。
- secondary_batch_size: 次要批次大小，也是一个整数类型。

在初始化对象时，会将以上四个参数传入构造函数中，并创建以下四个属性：

- self.primary_indices：用于存储主要索引。
- self.secondary_indices：用于存储次要索引。
- self.secondary_batch_size：用于存储次要批次大小。
- self.primary_batch_size：用于存储主要批次大小，其值为批次大小减去次要批次大小。

为了确保参数的合法性，代码中使用了两个assert语句进行断言，如果不满足条件，会抛出异常。第一个断言用于判断主要批次大小是否在主要索引的长度范围内，且大于0；第二个断言用于判断次要批次大小是否在次要索引的长度范围内，且大于0。