batch_size是否越大越好
时间: 2024-04-19 13:20:46 浏览: 15
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。
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batch_size越大越好吗
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>
batchsize是不是越大越好
不一定。batchsize的大小需要根据具体情况来确定。如果batchsize过小,每个batch中的样本数量较少,可能会导致模型收敛速度变慢,训练时间变长;同时,由于每个batch中的样本数量较少,可能会导致模型的泛化能力下降。如果batchsize过大,每个batch中的样本数量较多,可能会导致模型在训练过程中占用过多的内存,导致训练速度变慢;同时,由于每个batch中的样本数量较多,可能会导致模型对于噪声数据的容忍度降低,从而影响模型的泛化能力。
因此,在实际应用中,需要根据具体情况来确定合适的batchsize大小。