[Deeplearning]mini-batch大小的选择

最新推荐文章于 2025-04-19 16:28:23 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习
本文详细探讨了在训练受限玻尔兹曼机时，如何选择合适的mini-batch大小以及何时使用随机梯度下降优化策略。文章指出，mini-batch大小通常在10到100之间选取，以避免更改大小时需要调整学习速率。同时，若采用随机梯度下降进行优化，应避免设置过大mini-batch大小。

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内容来在 A Practical Guide to Training Restricted Boltzmann Machines
mini-batch 的大小通常选为10－100。
为了避免在改变mini－batch大小时需要改变学习速率，所以需要将在mini－batch上得到的梯度处理mini－batch的大小。
如果选择随机梯度下降的方法进行优化，最好不要将mini-batch的大小设置的太大。

deeplearning.ai 改善深度神经网络(正则化、优化、mini-batch等)附代码作业答案
Marcus-Bao的个人主页
05-12 483
一、初始化 1.为什么神经网络的所有参数不能全部初始化为0>? 若w初始化为0 ,很可能导致模型失效,无法收敛。也就是说如果我们初始将所有的w初始化为0,那么进行前向传播时每一层得到的值都是一样,这样一来当我们使用反向传播时,传回的梯度也是一样的,这就导致了我们更新参数后w还是一样的,这就使得我们的NN不能各自学习到很好的特征了。可以看这里 2.Xavier Initialization Xavier Initialization 初始化的基本思想就是保持输入和输出的方差一致,这样就避免了所有的输出
Deep Learning based End-to-End Wireless Communication Systems without Pilots
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09-18 1431
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如何选择minibatch size
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06-20 4531
首先，当minibatch偏小时，产生的noise能够部分避免local minima，所以相比于large minibatch， 我们偏向于使用small minibatch。 我们通常的选择是32~256之间，large minibatch（512+）计算成本高，而small minibatch（16-）训练速度太慢。 ...
关于Batchsize大小的选取问题
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深度学习中的 batch size 参数的设置技巧
最新发布
不要给自己设限，尝试更多可能（思所向 皆可往）
04-19 1251
批大小。在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练。1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次。1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次。训练集有1000个样本，batchsize=10，那么训练完整个样本需要100次iteration，1次epoch。（1）batch数太小，而类别又比较多的时候，可能会导致loss函数震荡而不收敛，尤其是在网络比较复杂的时候。（2）随着batchsize增大，处理相同的数据量的速度越快。
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2401_87110862的博客
03-22 1526
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batch size大小的选择与显存
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2.2.1 mini-batch
Einstellung的博客
04-23 771
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Backto Deep Learning Index 基础概念 epoch : 所有训练集使用一次，叫一个 epoch one epoch = one forward pass and one backward pass of all the training examples 对应代码中的参数是 n_epochs. batch_size : 一个 batch 中 samples 的个数...
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ON LARGE-BATCH TRAINING FOR DEEP LEARNING: GENERALIZATION GAP AND SHARP MINIMA
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