batch_size越大越好吗
时间: 2023-11-13 09:02:37 浏览: 53
根据所引用的内容,batch_size的大小是有影响的。对于样本数目较多、类别较多的情况,有BN层的模型,可以尽量设置较大的batch_size。这样可以提高模型的优化程度和训练速度。但是,如果GPU显存较小,或者样本数目较少、类别较少且模型没有BN层,就需要设置较小的batch_size。这样可以确保每个batch里各个类别都能取到样本,并且避免显存不足的问题。总之,batch_size的大小需要根据具体情况进行调整,并没有一概而论的说法。 另外,研究文章《On Large-Batch Training for Deep Learning: Generalization Gap and Sharp Minima》也指出,太大的batch_size可能会导致模型陷入sharp minima,并且泛化性能较差。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
相关问题
batch_size是否越大越好
并不是batch_size越大越好。batch_size的大小会影响模型的优化程度和速度,同时也会影响GPU内存的使用情况。当模型没有BN层,数据集类别较少时,batch_size可以设置得较小一点,以保证一个batch里面各个类别都能取到样本。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。当模型训练到尾声,想更精细化地提高成绩时,可以设置batch_size为1,即做纯SGD,慢慢把error磨低。因此,batch_size的大小需要根据具体情况进行选择。
3d batch_size
根据引用[1]中的总结,确定batch_size的方法是根据数据集的大小和样本数目来确定。如果样本类别数目较少且模型没有BN层,则可以将batch_size设置得较小一点。如果样本类别数目较多且模型没有BN层,则可以将batch_size设置得较大一点,以保证一个batch里面各个类别都能取到样本。当数据集很小的时候,可以采用Full Batch Learning,即每次使用所有的训练集进行训练,此时batch_size的大小可以设置为8的倍数。对于有BN层的模型且数据集较大且类别较多的情况,可以尽量将batch_size设置得越大越好。
根据引用[2]中的代码,输出y的shape为[None, n_steps, output_size],即[1,1000,1]。这表示batch_size为1,n_steps为1000,output_size为1。
根据引用[3]中的例子,假设RNN Inputs包含6个x,但被分成了两个独立的batch,所以batch_size为2。每个batch里面包含3个x,所以time_steps为3。因此,可以通过batch_size * time_steps来确认batch的维度,即2 * 3 = 6。
综上所述,根据不同的情况和需求,可以确定3D batch_size的大小。