深度学习中的批处理vs小批量训练

深度学习通过允许机器在人们的数据中获取更深入的信息，彻底改变了人工智能领域。深度学习能够通过神经元突触的逻辑复制人类大脑的功能来做到这一点。训练深度学习模型最关键的方面之一是如何在训练过程中将数据输入模型。

深度学习通过模拟神经元突触机制革新了人工智能领域，其核心在于训练数据输入方式的选择。批处理使用全批量数据计算梯度，内存占用高但收敛稳定，适合小型数据集；小批量训练将数据划分为更小的批次，可以平衡计算效率与内存需求，支持GPU并行加速，成为大规模数据训练的主流方案。本文将研究这些概念，比较它们的优缺点，并探索它们的实际应用。

深度学习通过允许机器在人们的数据中获取更深入的信息，彻底改变了人工智能领域。深度学习能够通过神经元突触的逻辑复制人类大脑的功能来做到这一点。训练深度学习模型最关键的方面之一是如何在训练过程中将数据输入模型。这就是批处理（Batch Processing）和小批量训练（Mini-batch Training）发挥重要作用的地方。那么如何训练模型并将影响模型投入生产时的整体性能？本文将深入探讨这些概念，比较它们的优缺点，并探索实际应用。

深度学习训练流程

训练深度学习模型是通过最小化损失函数衡量每个epoch（训练周期）之后预测输出与实际标签之间的差异。换句话说，训练过程是前向传播和反向传播之间的交替迭代。这种最小化通常是使用梯度下降来实现的，而梯度下降是一种优化算法，可以在减少损失的方向上更新模型参数。

图1 深度学习训练过程|梯度下降

可以在这里了解更多关于梯度下降算法的内容。

在这里，由于计算和内存的限制，数据很少一次传递一个样本或一次传递所有样本。与其相反，数据以“批”（Batch）的形式分块处理。

图2 深度学习训练|梯度下降的类型

在机器学习和神经网络训练的早期阶段，有两种常见的数据处理方法：

1.随机学习（Stochastic Learning）

该方法每次使用单个训练样本更新模型权重。虽然它提供了最快的权重更新，并且在在流数据应用场景中表现突出，但它存在一些显著的缺点：

• 梯度噪声大，导致更新非常不稳定。
• 这可能会导致次优收敛，并且整体训练时间更长。
• 难以有效利用GPU进行并行加速处理。

2.全批量学习（Full-Batch Learning）

该方法使用整个训练数据集计算梯度，并对模型参数进行一次性更新。全批量学习具有非常稳定的梯度和收敛性，这是主要的优点，然而也有一些缺点：

• 极高的内存使用率，在处理大型数据集时尤为突出。
• 每个epoch计算效率低下，因为需要等待整个数据集处理完毕。
• 无法灵活适应动态增长的数据集或在线学习场景。

随着数据集越来越大，神经网络深度增加，这些方法在实践中被证明效率低下。内存限制和计算效率低下促使研究人员和工程师找到了一个折衷方案：小批量训练。<