开源项目推荐：大型批量训练研究

开源项目推荐：大型批量训练研究

large-batch-training Code to reproduce some of the figures in the paper "On Large-Batch Training for Deep Learning: Generalization Gap and Sharp Minima" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/large-batch-training

1. 项目基础介绍

本项目是《On Large-Batch Training for Deep Learning: Generalization Gap and Sharp Minima》论文的代码实现，由Nitish Shirish Keskar、Dheevatsa Mudigere、Jorge Nocedal、Mikhail Smelyanskiy和Peter Tang共同开发。项目使用Python编程语言，主要依赖Keras和Theano框架，旨在通过实验验证大型批量训练在深度学习中的泛化差距和尖锐最小值问题。

2. 项目核心功能

项目的核心功能是复现论文中的一些关键图表，这些图表展示了使用小批量（SB）和大批量（LB）方法训练网络时获得的极小值的相对尖锐度。通过对比两种不同批量大小训练方法得到的极小值，研究大型批量训练对深度学习模型泛化能力的影响。

项目包含以下主要文件和功能：

• network_zoo.py：包含C1-C4网络的模型配置。
• plot_parametric_plot.py：负责训练network_zoo.py中导入的模型，并绘制小批量和大批量方法之间的参数化曲线图。
• README.md：提供项目使用说明和依赖库安装指南。

3. 项目最近更新的功能

最近更新的功能包括：

• 提供了基于PyTorch的初步实现，以适应Keras 2.x版本中的API变化，因为原有代码在Keras 2.x中无法直接运行。
• 优化了代码结构，提高了代码的可读性和维护性。
• 更新了项目说明文档，增加了对内存问题的处理建议，以及如何使用Theano标志来适配不同的硬件设置。

本项目对于深度学习领域的研究者和技术人员具有很高的参考价值，不仅可以帮助理解大型批量训练的原理，还可以通过实际代码复现论文中的实验结果。

large-batch-training Code to reproduce some of the figures in the paper "On Large-Batch Training for Deep Learning: Generalization Gap and Sharp Minima" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/large-batch-training