nominal batch size
时间: 2024-05-07 22:14:14 浏览: 23
nominal batch size(名义批次大小)是指在深度学习中,每一批次(batch)中样本的数量。它通常是在训练神经网络时指定的一个超参数。由于在训练过程中,一次性处理所有的样本会导致内存不足,所以需要将所有样本分成若干个batch进行训练。nominal batch size是这些batch中样本数量的平均值。
需要注意的是,实际上一个batch中的样本数量可能会因为某些原因略有不同,但nominal batch size通常是指定的一个目标值。nominal batch size的选择可以根据硬件设备的内存容量、训练集大小以及训练速度等因素进行调整。
相关问题
nbs = 64 # nominal batch size accumulate = max(round(nbs / batch_size), 1) # accumulate loss before optimizing hyp['weight_decay'] *= batch_size * accumulate / nbs # scale weight_decay LOGGER.info(f"Scaled weight_decay = {hyp['weight_decay']}")
这段代码用于根据批次大小`batch_size`和累积步数`accumulate`来调整超参数`weight_decay`的值。首先,它设置一个名义批次大小`nbs`,表示最初的批次大小,这里设置为64。然后,它根据`nbs`和`batch_size`计算出累积步数`accumulate`,表示需要多少个小批次才能组成一个大批次。例如,如果`batch_size`为16,那么`accumulate`就为4,表示需要累积4个小批次才能组成一个大批次。接着,它将`weight_decay`乘以一个缩放因子`scale`,以根据批次大小和累积步数来调整该超参数的值。这里的`scale`计算公式为`scale = batch_size * accumulate / nbs`。最后,它打印出调整后的`weight_decay`的值。这个调整过程是为了保持模型训练过程中的稳定性和收敛性。
nominal matlab
Nominal MATLAB 是一个 MATLAB 工具箱,用于处理分类变量和非数值数据。它包含一系列函数和工具,用于创建、操作和可视化这些变量,包括 Nominal 数组、Ordinal 数组和 Categorical 数组等。Nominal MATLAB 还提供了一些统计分析和机器学习工具,用于处理分类数据。例如,它可以用于分类变量的聚类、决策树、朴素贝叶斯分类器等。
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