batch_size - 程序员宅基地

epoch、batch_size和学习率的影响

1、学习率的影响 https://blog.csdn.net/jinxiaonian11/article/details/83105439 （查阅第一部分即可） 2、epoch和batch_size的影响 https://www.jianshu.com/p/e5076a56946c （查阅第二、三部分即可）

关于SGD随机梯度下降的batch_size参数

标签：机器学习参数调优

随机梯度下降优化模型时的batch size 今天在训练SSD模型的时候，报错，查询显示为GPU显存不足，考虑为batch size过大造成的（这里设置为64），更改为32解决问题。然后查询了一些资料，整理关于batch_size的一些内容...

Caffe 多GPU训练问题，以及batch_size 选择的问题

多GPU训练时，速度没有变得更快。使用多GPU训练时，每个GPU都会运行一个 Caffe 模型的实例。比如当使用 nnn 个GPU训练时，网络会有 nnn 个...大致流程是这样的，nnn 个网络共享一个数据层，数据层读取 nnn 个ba...

深度学习中epoch、iteration、batch_size、episode的通俗理解

标签： batch 深度学习

epoch、iteration、batch_size、episode epoch 所有的训练数据都要跑一遍就是一个epoch。假设有10000个样本，这10000个样本都跑完就算一个epoch。实验中一般需要跑很多个epoch，取均值作为最后的结果，一般实验需要...

深度学习中的batch_size的大小对学习效果的影响

1 大的batchsize减少训练时间，提高稳定性 2 大的batchsize导致模型泛化能力下降 3如果增加了学习率，那么batch size最好也跟着增加，这样收敛更稳定。尽量使用大的学习率，因为很多研究都表明更大的学习率有利于...

深度学习中的 Batch_Size

xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> rel="canonical" href="http://blog.csdn.net/ycheng_sjtu/article/details/49804041"/>

关于深度学习中batch_size对于模型的影响

较大的batch_size能够得到更加精准的梯度估计，但是回报小于线性。较小的batch_size能够带来更好的泛化误差。由于小batch_size再学习过程中带来了噪声，会产生一些正则化效果。由于梯度估计的高方差，小batch...

神经网络训练中Epoch、batch_size、iterator的关系

标签： epoch batch_size iterator

为了理解这些术语的不同，需要先了解些机器学习术语，如：梯度下降梯度下降这是一个在机器学习中用于寻找最佳结果（曲线的最小值）的迭代优化算法。梯度的含义是斜率或者斜坡的倾斜度。 ...

Hibernate flush 和 hibernate.jdbc.batch_size 配置大小的关系(附Hibernate源代码分析)

标签： hibernate 性能批量 jdbc.batch_siz

这几天在做性能优化的项目，发现我修改了hibernate.jdbc.batch_size 为50后，性能提升并不明显。经过仔细分析hibernate源代码，发现hibernate默认给batch_size为15. 看一下hibernate是如何赋值默认15的：我们写入...

keras fit训练模型时,训练神经网络模型过程中batch_size，steps_per_epoch，具体含义

标签： tensorflow 神经网络机器学习

1 首先看官方api fit_generator( generator, steps_per_epoch=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, ... class_weight=None, max_queue_size=10, workers=1, use_multiprocessing=False, shuf

神经网络中的名词解释：梯度下降、Epoch、Batch_size、迭代

（一）梯度下降梯度下降是在机器学习中用于寻找最佳结果（即曲线最小值）的一种迭代优化算法。如下图所示，要使绿色点达到最小值，需要考虑两个问题：1）绿色点向左还是右移动；2）移动多大的距离。...

深度学习中的 Batch_Size的作用

Batch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数，涉及诸多矛盾，下面逐一展开。首先，为什么需要有 Batch_Size 这个参数？ Batch 的选择，首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小，完全可以采用全数据集 ...

PyTorch中Torch.utils.data的DataLoader加载数据时batch_size变了

标签： pytorch

在pytorch训练数据，发现迭代到某一个次数时，就会报错，大概意思是输入的数据的batch size变了，不是预设置的了，后来发现是在DataLoader中有一个参数，控制dataset中的数据个数不是batch_size的整数倍时，剩下的...

神经网络里的Epoch、Batch_Size和迭代的作用

标签：深度学习机器学习神经网络

文章目录神经网络里的Epoch、Batch_Size和迭代的作用梯度下降EPOCH为什么要使用多于一个 epoch？BATCH 是什么？迭代神经网络里的Epoch、Batch_Size和迭代的作用 @(神经网络)[Epoch, Batch_Size] 在神经网络训练时...

batch size设置技巧

标签： batch 深度学习开发语言

Batch一般被翻译为批量，设置batch_size的目的让模型在训练过程中每次选择批量的数据来进行处理。Batch Size的直观理解就是一次训练所选取的样本数。 Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到...

在机器学习中epoch, iteration, batch_size的含义区别

标签：机器学习深度学习 epoch

在机器学习中训练模型阶段遇到了这三个参数epoch, iteration, batch_size。 batch_size(批大小)指的是在SGD(随机梯度下降法)中选择的一个批次的大小 iterations(迭代)指的是训练跑完一个batch_size样本 epoch...

深度学习中的batch_size,iterations,epochs等概念的理解

1.batch_size 深度学习的优化算法，用大白话来说其实主要就是梯度下降算法，而每次的参数权重更新主要有两种方法。（1）遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度这种方法每更新一...

深度学习中的epochs，batch_size，iterations详解---对这三个概念说的比较清楚

batch深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一...

深度学习中batch_size设置大小在神经网络训练中的影响

深度学习中batch_size设置大小在神经网络训练中的影响 1.首先介绍Batch Normalization（BN/批标准化）的概念传统的神经网络，只是在将样本x输入输入层之前对x进行标准化处理，以降低样本间的差异性。BN是在此基础上...

Batch_size总结

标签： batch_size

1 定义单次训练用的样本数，通常为2^N，如32、64、128 2 提出背景

epoches,batch_size,batches,steps

标签： epoches steps batches

epoches：神经网络的训练次数在神经网络训练时，如果数据集足够小，可将数据一次性全部喂给神经网络，如下： for epoch in range(epoches): training(dataset) ...batch_size：表示一次性喂给神经网络多少...

训练图片数量不能被batch_size整除。

训练时报错为：InvalidArgumentError (see above for traceback): Input to reshape is a tensor with...输入的数据是一个视频的图片序列，batch_size为8，训练到第78步后报错，出现上面的问题。这个问题不是第一次...

batch_size对模型训练结果的影响

所以batchsize的大小决定了相邻迭代之间的梯度平滑程度，也决定了每个epoch的时间。当batchsize太小时，相邻mini-batch间的差异太大，会造成相邻两次迭代的梯度震荡比较严重，不利于网络模型收敛；当batchsize越...

对于batch_size的一些个人看法

看到知乎上有人讨论batch_size的大小带来的影响，在这里进行一下总结https://www.zhihu.com/question/32673260

深度学习中的 Batch_Size,以及learning rate参数理解(跑pytorch代码时遇到的问题)

在训练和测试的时候遇到的问题， _error_if_any_worker_fails() RuntimeError: DataLoader worker (pid 25637) is killed by signal: Killed. 以及， RuntimeError: $ Torch: not enough memory: you tried ...