batch和momentum

最新推荐文章于 2025-04-01 09:30:11 发布
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🚀 机器学习系列前期回顾

1、初识机器学习
2、线性模型到神经网络
3、local minima`的问题如何解决

🚀在初识机器学习中，了解了机器学习是如何工作的并引入了线性模型，在线性模型到神经网络这节，将线性模型进一步改进为弹性较大的神经网络模型并在结尾简要说了一下使用一个batch更新一次参数，在local minima的问题如何解决这节，解决了求解模型未知参数的时候遇见local minima的解决办法。在这一小结，将继续探索为什么要使用batch。

1) batch

在前面已经了解过了batch 如何工作，其就是在进行模型未知参数求解的时候，对于构建损失函数来说，之前是使用所有的已知的数据（训练数据）来构建损失函数，而引入batch后，将已知的所有数据分成等大小的batch，使用一个batch的数据来构建损失函数，进行更新参数，然后依次使用下一个batch构建新的损失函数，进行更新参数，直到使用完最后一个batch，即看完所有的已知数据，即进行了一个epoch。 在进行完一个epoch后，会将数据进行一个shuffle(洗牌的操作)，再次分成batch进行训练，更新参数。

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2）batch的大小如何设置

对于batch的大小如何设置，这也是一个超参数，需要自己人工设置，那到底应

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它通过引入动量的概念，改进了传统的梯度下降算法，加速参数更新过程，从而在训练过程中更快地收敛并避免陷入局部极小值。通过引入动量项，动量优化器能够在训练过程中更加灵活地选择参数更新的方向和速度，从而在训练神经网络等模型时更快地收敛。动量优化器通过在参数更新中考虑之前的速度信息，使得参数更新更加平滑，从而加速训练收敛过程。与传统的梯度下降不同，动量优化器的参数更新不仅仅依赖于当前梯度，还受到之前速度的影响。在每一次迭代中，动量优化器使用当前的梯度和之前的速度来计算参数的更新量。初始时，速度被设置为零。
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Batch 在机器学习基本概念中讲述了Optimization的方法，我们可以将训练资料划分为batches 不断用batch进行参数更新，直至所有看完batch，为一个epoch。每过一个epoch，将batches打乱。 使用batch的原因 Batch size = N (Full batch) 一个batch包含所有的训练资料，即不使用batch的情况。看完所有训练资料更新一次参数。Batch Size大，可归为Large Batch。 Batch size = 1 每看一笔训练资料更新一次参数，
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【李宏毅机器学习特训营】之常用优化器a'd【李宏毅机器学习特训营】之优化器Momentum详解传统梯度下降的缺陷一、梯度爆炸二、梯度梯度消失梯度消失解决方法梯度爆炸解决方法 传统梯度下降的缺陷 一、梯度爆炸 误差梯度是神经网络训练过程中计算的方向和数量，用于以正确的方向和合适的量更新网络权重。 在深层网络或循环神经网络中，误差梯度可在更新中累积，变成非常大的梯度，然后导致网络权重的大幅更新，并因此使网络变得不稳定。在极端情况下，权重的值变得非常大，以至于溢出，导致 NaN 值。 网络层之间的梯度（值大于 1
2022李宏毅机器学习深度学习学习笔记第八周--batch和momentum
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本节主要讲述了batch和momentum，主要讲述为什么要用batch，通过对比讲述了batch大小的特点；通过物理例子引出momentum，讲述了以前的梯度下降和加上动量的梯度下降。
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### YOLO中Batch与Batch Size的区别及使用方法 在深度学习框架中，尤其是YOLO（You Only Look Once）目标检测模型中，`batch`和`batch size`是两个密切相关但具有不同含义的概念。 #### Batch与Batch Size的定义 - **Batch** 是指在训练过程中，将整个数据集分割成若干个小块，每个小块被称为一个batch。这些batch依次被送入神经网络进行前向传播和反向传播[^1]。 - **Batch Size** 则表示每个batch中包含的样本数量。例如，如果设置batch size为32，则每次迭代时会处理32个样本[^2]。 #### 在YOLO中的具体应用 在YOLO模型训练过程中，batch size的选择对模型的收敛速度、内存消耗以及最终性能都有重要影响。较大的batch size通常会导致更快的收敛，因为每次更新参数时基于更多的样本信息，从而减少噪声；然而，这也会增加GPU内存的需求[^3]。相反，较小的batch size虽然可以降低内存占用，但由于梯度估计不够准确，可能需要更多的迭代次数才能达到相同的精度水平[^4]。 此外，在实际配置YOLO训练参数时，`subdivisions`参数经常与batch size一起出现。Subdivisions表示每个batch进一步划分为更小的部分，以便适应硬件限制。例如，当总的batch size设定为64，并且subdivisions设为8时，实际上每8个样本就会计算一次梯度并累积起来直到完成整个batch后再执行一次权重更新操作[^5]。 ```python # 示例代码：YOLO训练配置文件中的部分设置 [net] batch=64 # 总batch大小 subdivisions=8 # 每次更新前的子batch数量 width=416 height=416 channels=3 momentum=0.9 decay=0.0005 learning_rate=0.001 ``` #### 内存管理与效率考量 选择合适的batch size对于有效利用GPU资源至关重要。过大的batch size可能导致显存不足错误，而过小的batch size则可能无法充分利用GPU的并行计算能力。因此，在实际应用中需要根据具体的硬件条件（如GPU型号及其可用显存）来调整这些参数以获得最佳训练效果[^6]。
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