李宏毅深度学习——机器学习训练(三)批次batch和动量momentum

已于 2022-03-13 19:55:14 修改
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分类专栏： 李宏毅深度学习 文章标签： 机器学习
于 2022-03-13 12:32:13 首次发布
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本文探讨了在机器学习中，批量大小(batch size)如何影响梯度下降过程，包括可能导致的局部最小值、鞍点问题以及不同batch大小在损失函数上的表现。此外，文章还介绍了动量(momentum)的概念，它通过结合历史梯度来加速学习过程，避免在平缓区域和局部最小值处停滞。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一.batch size

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 当采用较小的梯度进行梯度下降时可能会出现：

1.梯度在损失函数较为平缓段，下降速度十分缓慢

2.梯度下降停在鞍点

3.梯度下降停在局部最小值

当使用批量优化处理梯度时

watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBAbTBfNTg1ODYyMzU=,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16然而，不同batch对于梯度处理有较大影响。虽然在使用gpu处理不同大小batch的时间并没有太大差距（下左图），但当一个epoch含有的batch越多，处理一个epoch所需输入的batch数越多，时间也越长（下右图）。

watermark,type_d3F5LXplbmhlaQ,shadow_50,text_Q1NETiBAbTBfNTg1ODYyMzU=,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16

 然而，batch并

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