之前看B站上說的Batch size 跟Learning rate 設成正比就好了,不知道是不是正確? 是的話那問題是Batch size 到底要設多少?目前colab不是15GB 顯存一小時0.1美元 ... ... <看更多>
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也因為有平均的特性,所以在訓練期間如果隨著迭代次數變多,我們如果慢慢放大了batch size,就能把一些專有的特徵遮蔽,讓模型無法去硬背那些細微特徵來做regulorization ... ... <看更多>
batch size影響 在 学习率和batch size讨论 的推薦與評價
在模型训练过程中,学习率是一个非常敏感且重要的参数,在神经网络的反向传播算法中,梯度下降是一种常用的参数求解方法,学习率影响着梯度下降过程中 ... ... <看更多>
batch size影響 在 batch size大小的問題包括PTT、Dcard、Mobile01,我們都能 ... 的推薦與評價
另外網站深度學習中的batch的大小對學習效果的影響也說明:Batch_size引數的作用:決定了下降的方向. 極端一:. batch_size為全資料集(Full Batch Learning):. ... <看更多>
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batch size影響 在 【機器學習2021】類神經網路訓練不起來怎麼辦(二) - YouTube 的推薦與評價
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batch size影響 在 Re: [問題] batch size過大時,為什麼容易overfittin 的推薦與評價
... 影響12/02 15:29. 不敢說自己的理解完全正確,就單純地分享一下想法. 其實在loss function引入L1,L2,或各種regularization可以看成是對模型的參數假設了 ... ... <看更多>
batch size影響 在 [問題] batch size過大時,為什麼容易overfittin - 看板DataScience 的推薦與評價
想像一個極端的情況,你在做梯度修正時,如果每次都是拿所有數據餵進去,然後再做修正,這意味著你每次送進去的數據都是一樣的,沒有任何隨機性,所以你在N維空間中走向優化解的路徑會是一條確定的路徑,不存在隨機性。
深度學習的優化解本身是個非凸問題,本質上是NP hard,你能做的是盡可能走遍歷個空間來尋找相對最優解,所以如果你使用GD(即,使用全數據做修正),你對空間的探索性就等於0,你的模型會直直的奔向最靠近起始值的local min,所以除非你運氣很好,不然你自然很容易會陷入局域最優出不來。
另一個極端是,你每次只用一個sample來做修正,每次取那個sample做修正是隨機的,這好處是你會引入最多的隨機性,所以你可以想像成系統走向最優解的過程是類似布朗運動,大方向是往local min走,但是整個過程是搖搖晃晃的,如同醉漢走路,所以你比較有機會探索到較大的空間,這就是隨機梯度下降法,SGD。
事實上在沒有GPU的時代,大家都是用SGD的,但是GPU出來以後,為了盡可能利用GPU的優勢,大家才開始引入mini batch GD,犧牲掉一些隨機性換取效率。
至於batch size該用多少?目前的文獻大致的說法是,在訓練初期最好選擇2-32之間,透過較大的隨機性,讓系統盡可能搜索較大的空間,等系統開始傾向收斂,我們就不希望隨機性這麼大,免得模型又跳出去,變得很難收斂,所以會把batch size調大,降低隨機性,從數百到一兩千都是可接受的,看你的數據量而定。
其實透過隨機性來增加模型的泛化能力是深度學習裡常見的做法,例如添加noise layer,例如dropout,甚至引入L1, L2正規化某方面也可視為引入噪音,SGD自然也是在這個體系下的做法之一。
但說歸說,在真的數據量大的時候,為了加速訓練,在訓練初期就把batch size用上好幾千的文獻也不少,只是這樣做通常需要搭配其他精巧的設計來避免上述問題。
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