mini-batch和batch-size的关系
时间: 2023-10-16 22:10:41 浏览: 237
神经网络里的mini-batch算法.zip
mini-batch和batch-size是机器学习中两个常用的概念,它们之间存在着密切的关系。
batch-size是指每次梯度下降所使用的样本数量,而mini-batch是指将训练数据分成若干个大小相同的batch后,每次从一个batch中随机采样一组样本进行梯度下降的过程。因此,mini-batch的大小就等于batch-size。
在深度学习中,通常会将训练数据分成若干个batch,然后每次从一个batch中随机采样一组样本进行梯度下降,以更新网络参数。这个过程被称为mini-batch更新。在这个过程中,batch-size就是指定每次采样的样本数量,而mini-batch的大小就等于batch-size。
mini-batch更新的好处在于,可以充分利用GPU的并行计算能力,加快模型训练的速度。同时,使用mini-batch更新还可以让模型更加稳定,避免在训练过程中出现震荡和不稳定的情况。因此,在深度学习中,mini-batch更新已经成为了一个标配。
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