深度机器学习中的batch的大小对学习效果有何影响？

最新推荐文章于 2025-06-23 21:22:10 发布
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知乎大神解答：https://www.zhihu.com/question/32673260
深度学习知识点全面总结
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01-05 37万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
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在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有关键组成——前向传播、激活函数、损失函数、链式法则和梯度下降，从零开始构建并训练了一个简单的神经网络。
梯度下降算法
prison break rabbit
03-03 848
转自：http://zipperary.com/2013/06/16/large-scale-ml/ 机器学习在这几年得到快速发展，一个很重要的原因是 Large Dataset（大规模数据），这节课就来介绍用机器学习算法处理大规模数据的问题。 关于数据的重要性，有一句话是这么说的： It’s not who has the best algorithm that wins. It
机器学习-BatchNormalization
jane_6091的博客
09-20 245
参见博客：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34879333
【原创】机器学习中的batch，iteration，step与epoch
youzhizhe2014的博客
12-11 2871
【名词解释】机器学习中的batch，iteration，step与epoch batch，iteration，step与epoch为机器学习SGD算法中常见的几个超参，具体含义如下： batch：每次随机选取若干训练样本封装为一个batch送入神经网络，batch的大小即每次送入神经网络的训练样本数量称为batch size； iteration/step：每次迭代训练一个batch，...
机器学习——批次（Batch）与动量（Momentum）
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JXL1860的博客
06-23 1545
基本定义回顾：大的batch有平行计算加持，其实并不比小batch慢算整个epoch的时候，其实小batch，不一定算快重点讲解：GPU并行计算带来的反直觉效率如果大批次更快，我们为什么不总是用它呢？下一部分给出了颠覆性的答案：训练效果。重点讲解（一）：“带噪声的梯度”有助于优化重点讲解（二）：小批次能找到“更好”的最小值，提升泛化能力核心问题：为什么小批次训练的模型在**测试集（Test Set）**上表现更好？这涉及到模型的泛化能力。“宽阔”与“狭窄”的最小值 (Wide vs. Sharp Minim
机器学习之批训练
weixin_52397563的博客
07-18 2172
本文简单介绍了我对批数据训练以及参数batch_size的理解
深度学习中，batch大小对模型的效果有影响吗？
Xzz2019的博客
05-20 3257
由于使用的是同一个模型，可以排除model bias的问题，而是optimization的问题。使用大的batch size时，optimization可能会有问题，小的batch size的结果可能是比较好的。但是如果使用small batch（上如左2），训练时每个batch会根据自己的Loss函数来算梯度,在观察validation上的结果时，会发现随着batch size增加，acc结果越来越差。第一个batch用L1算梯度，第二个batch用L2算梯度。内容来自李宏毅-2021机器学习。
机器学习/深度学习资料
2401_86435672的博客
07-30 1560
新年大礼包：机器之心2018高分教程合集CVPR2019目标检测方法进展综述。
机器学习＆深度学习
weixin_45725952的博客
09-22 1816
此博文记录自己的机器学习＆深度学习笔记以及一些心得，写于2024年秋季学期主要参考书：《动手学深度学习》主要参考课程：李宏毅老师-深度学习。
机器学习--神经网络训练：批次（batch）和动量（momentum）
projectfailed的博客
10-17 2725
之前介绍过了，把训练数据分为很多个batch，然后每个batch算梯度并更新，所有batch全部计算过一次为一个，在一个echo完成后下一个echo前，需要先进行（洗牌，打乱次序），即再次将训练数据重新分配，与之前的分配方式区别开。
机器学习论文学习(1)：Batch Normalization
逐水草而居的造轮人的博客
08-08 1069
机器学习论文阅读(1)：Batch Normalization 使用背景： 神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布，一旦训练数据与测试数据的分布不同，那么网络的泛化能力也大大降低；另外一方面，一旦每批训练数据的分布各不相同(batch 梯度下降)，那么网络就要在每次迭代都去学习适应不同的分布，这样将会大大降低网络的训练速度，这也正是为什么我们需要对数据都要做一个归一化预处理的原因...
李宏毅机器学习-批次 (batch)和动量(momentum)
WBingJ的博客
12-11 1220
在没有平行运算的情况下，Small Batch比 Large Batch更有效率；在有平行运算的情况下，Small Batch与Large Batch运算时间没有太大差距，除非大的超出一定界限；在一个epoch时间内，Large Batch比Small Batch更快，Large Batch更有效率；Small Batch比较陡，Large Batch比较稳定；比较noisy的batch size比比较stable 的batch size在训练和测试时占有优势。
机器学习笔记（15）— 基本概念batch、batchsize、epoch、iteration
weixin_45718019的博客
11-25 4126
本文主要介绍机器学习中的四个基本概念，batch、batchsize、epoch、iteration，这几个概念对于初学者来说容易混淆。因此在次记录一下。 深度学习中的优化算法就是梯度下降算法，通过该算法来进行参数的优化，参数的优化过程是通过计算损失函数来实现的。但是计算损失函数时如果每次都遍历整个数据集，会影响运行效率。为了解决这个问题，目前使用较多的是mini-batch梯度下降法。（关于梯度下降的内容，大家可以看我的这两篇文章。梯度下降法、梯度下降法的改进）。其中“梯度下降法的改进”一文中，指出了两种
机器学习中Batch Size、Iteration和Epoch的概念
DoubleLin_的博客
08-21 2466
机器学习中Batch Size、Iteration和Epoch的概念 Epoch一个epoch指代所有的数据送入网络中完成一次前向计算及反向传播的过程。由于一个epoch常常太大，计算机无法负荷，我们会将它分成几个较小的batches。那么，为什么我们需要多个epoch呢？我们都知道，在训练时，将所有数据迭代训练一次是不够的，需要反复多次才能拟合收敛。在实际训练时，我们将所有数据分成几个batch，每次送入一部分数据，梯度下降本身就是一个迭代过程，所以单个epoch更新权重是不够的。下图展示了使用不同个数e
L04_机器学习：批次(Batch)与动量(Momentum)
weixin_52096278的博客
04-09 2614
文章目录机器学习：批次(Batch)与动量(Momentum)回顾：使用Batch进行最优化Small Batch v.s. Large BatchLarge BatchSmall Batch具体训练效果对比更新时间对比不同大小的batch训练出的模型的准确率对比为什么小的Batch Size 会有比较好的结果？Small Batch在测试集上更好Small Batch更好的原因将两种方法的优点相结合动量(Momentum)具体实现Gradient Descent回顾Gradient Descent + M
李宏毅机器学习第五周_批次（batch）与动量（momentum）、自动调整学习效率
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06-25 1540
本文介绍了深度学习中的两个重要概念：批次（batch）和动量（momentum）。批次是将训练数据分成一组组小批量进行计算和参数更新的方法，可以提高训练效率和优化结果。动量是在梯度下降的基础上，加入上一步移动方向的结果来更新参数，可以避免在非关键点处卡住。此外，文章还介绍了自动调整学习率的方法。通过根据不同参数的梯度值来调整学习率，可以在梯度较大时减小学习率，在梯度较小时增大学习率，从而提高训练效果。具体的方法包括RMSProp和学习率衰减。最后，文章介绍了学习率衰减和热身的方法。
Batch入门学习
Python老吕的博客
06-30 1323
本文详细介绍了Batch处理的基本概念、应用场景、工具选择、实现步骤以及优化技巧等方面。随着大数据和人工智能技术的不断发展，Batch处理将在更多领域得到应用和发展。未来，我们可以期待更加高效、智能和灵活的Batch处理技术的出现。Batch处理是大数据和人工智能领域的重要技术之一，它可以帮助我们更加高效地处理和分析海量的数据。通过本文的介绍和学习资源的推荐，相信你已经对Batch处理有了深入的了解和认识。在未来的学习和实践中，希望你能不断积累经验和技能，成为一名优秀的数据处理专家。
【机器学习】深度学习的三个概念：Epoch, Batch, Iteration
weixin_44211968的博客
10-15 5632
文章目录含义解释参考链接 含义解释 Epoch（时期）： 当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次>epoch。（也就是说，所有训练样本在神经网络中都进行了一次正向传播 和一次反向传播 ） 再通俗一点，一个Epoch就是将所有训练样本训练一次的过程。 然而，当一个Epoch的样本（也就是所有的训练样本）数量可能太过庞大（对于计算机而言），就需要把它分成多个小块，也就是就是分成多个Batch 来进行训练。 Batch（批 / 一批样本）： 将整个训练样本分成若干个Batc
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