深度学习中的 Batch_Size

最新推荐文章于 2025-07-02 16:23:56 发布
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本文解释了机器学习中批尺寸(Batch_Size)的概念，即每次训练所使用的样本数量，并阐述了如何根据总样本数量和批尺寸计算迭代次数。

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

批尺寸Batch_Size为每次训练样本个数；

迭代次数=样本总数/批尺寸；

参考文献：http://www.zhihu.com/question/32673260

Batchsize的大小怎样设置？Batchsize过大和过小有什么影响
m0_51339444的博客
01-21 1万+
Batchsize的大小怎样设置？Batchsize过大和过小有什么影响。batch_size：表示单次传递给程序用以训练的数据（样本）个数。如果我们的数据集钟含有的样本总数为12800个样本，batch_size=128，那么就需要10个batch才能够训练完一个epoch。
深度学习中小知识点系列(二十二) 解读Batch Size对训练神经网络的影响
专注于人工智能学习，总结
12-12 1508
​ 在本文中，我们将试图更好地理解Batch Size 对训练神经网络的影响什么是 Batch Size？为什么 Batch Size 很重要？经验上，大 Batch Size 和小 Batch Size 分别表现如何？为什么大 Batch Size 倾向于表现更糟，我们如何弥补性能鸿沟？​ 注：原文对本节的描述与笔者所学知识有所出入，笔者决定按自身所学来表述，若有谬误望不吝赐教，多谢！
batchsize和数据量设置比例_训练过程--Batchsize（先不整理了，总之一般情况下batchsize能设多大就设多大）...
weixin_39821718的博客
12-20 6071
训练过程--Batchsize(先不整理了，总之一般情况下batchsize能设多大就设多大)发布时间：2018-12-06 15:15,浏览次数：3888, 标签：Batchsize尽可能地设大batchsize "Large BatchLarge Batch在 keypoints上也是有用的，大概能提到0.4到0.3的点的AP。"在利用 ImageNet 训练 AlexNet 模型时，其中每 ...
Batchsize
阿飞CVPR
06-10 430
在合理范围内，增大 Batch_Size 有何好处？ ①内存利用率提高了，大矩阵乘法的并行化效率提高。 ②跑完一次 epoch（全数据集）所需的迭代次数减少，对于相同数据量的处理速度进一步加快。 ③在一定范围内，一般来说 Batch_Size 越大，其确定的下降方向越准，引起训练震荡越小。 盲目增大 Batch_Size 有何坏处？ ①内存利用率提高了，但是内存容量可能撑不住了。 ②跑完一次 e...
深度学习模型训练中的batch_size, batch和epoch关系详解
最新发布
阿旭的博客
07-02 1211
深度学习模型训练中的batch_size, batch和epoch关系详解
【深度学习】一文向您详细介绍深度学习中的 batch_size
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
05-02 3万+
🔥💡深入解读深度学习中的关键参数`batch_size`！💼 🌟了解`batch_size`如何影响模型的训练速度、收敛性及泛化能力，为你的深度学习项目提供指导。从理论到实践，掌握选择合适的`batch_size`的秘诀，并通过代码示例直观感受其影响。让深度学习训练更高效，模型性能更卓越！#深度学习 #batch_size #模型优化 #代码实践
Batch Size大小的选择和其影响
Tianchao龙虾
06-25 6038
batch size的选择对模型有什么影响呢？ 因为Batch的选择，首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小，完全可以采用full batch learning的形式。好处是: 较为准确地朝极值方向迭代优化 Full batch learning 可以使用Rprop只记与梯度符号并且针对性单独更新各权值。 对于数据集很大，那就有问题了。首先，显存肯定不够。第二个就是以Rprop迭代的方式，会由于各个batch 之间的采样性差异，各次梯度修正值相互低效，无法修正。所以才有了后来的RMSProp的方案。
神经网络参数-----batch_size
用来自己学习，复习
06-24 7372
在神经网络的训练过程中，一个非常直观的需要调整的超参数就是batch size。我们需要决定在一次训练中，要选取多少样本喂给神经网络，这个要选择的样本个数，就是batch size。batch size的。
深度学习中BATCH_SIZE的含义
weixin_44952395的博客
04-20 1935
深度学习中BATCH_SIZE的含义 在目标检测SSD算法代码中，在训练阶段遇见代码 BATCH_SIZE = 4 steps_per_epoch=num_train // BATCH_SIZE 即每一个epoch训练次数与BATCH_SIZE大小设置有关。因此如何设置BATCH_SIZE大小成为一个问题。 BATCH_SIZE的含义 BATCH_SIZE:即一次训练所抓取的数据样本数量； BA...
batchsize和数据量设置比例_深度学习中BATCH_SIZE的含义
weixin_39897746的博客
12-20 2020
深度学习中BATCH_SIZE的含义在目标检测SSD算法代码中，在训练阶段遇见代码BATCH_SIZE = 4steps_per_epoch=num_train // BATCH_SIZE即每一个epoch训练次数与BATCH_SIZE大小设置有关。因此如何设置BATCH_SIZE大小成为一个问题。BATCH_SIZE的含义BATCH_SIZE:即一次训练所抓取的数据样本数量；BATCH_SIZE...
DeepLearning之LSTM模型输入参数：time_step, input_size, batch_size的理解
01-20
在深度学习领域，LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN），设计用于处理序列数据，特别是时间序列数据。LSTM通过引入输入门、遗忘门和输出门来解决传统RNN的梯度消失问题，使得模型能够更好...
01.浅谈深度学习中Batch_size的大小对模型训练的影响
poowicat的博客
05-12 1万+
Batch_size的作用： 决定了下降的方向。 在合理范围内增大Batch_size的好处： 提高内存利用率以及大矩阵乘法的并行化效率； 跑完一次epoch（全数据集）所需要的迭代次数减少，对相同的数据量，处理速度比小的Batch_size要更快； 在一定范围内，一般来说Batch_size越大，其确定的下降方向越准，引起的训练震荡越小 盲目增大Batch_size，Batch_size过大的坏处： 提高了内存利用率，但内存容量可能撑不住； 跑完一次epoch所需的迭代次数变小，但想要达到相同的
深度学习中Batch_size相关问题汇总
zilanpotou182的博客
07-26 1万+
1.Batch_size的使用意义及大小的选择     Batch_size不宜选的太小，太小了容易不收敛，或者需要经过很大的epoch才能收敛；也没必要选的太大，太大的话首先显存受不了，其次可能会因为迭代次数的减少而造成参数修正变的缓慢。     http://blog.youkuaiyun.com/ycheng_sjtu/article/details/49804041这篇文章很详细的介绍了Bat
batchsize批量大小介绍及调整策略
qq_45720073的博客
03-05 4345
较大的批量大小可以提高训练稳定性和内存利用率，但可能需要更多的计算资源，并可能降低模型的泛化能力。批量大小（Batch Size）的选择依赖于多种因素，包括模型的复杂度、可用的内存（GPU或CPU）、训练数据的大小以及特定任务的需求。不同的批量大小会对训练过程产生不同的影响，包括学习的稳定性、收敛速度、内存需求以及最终模型的性能。相对于批量大小为1，可能有更平滑的收敛过程，但每次迭代处理更多数据，导致每个epoch需要更长时间。较小的批量大小仍然有利于模型泛化，但随着批量大小增加，过拟合的风险降低。
batchsize太小的缺点&随着batchsize逐渐增大的优缺点&如何平衡batchsize的大小
热门推荐
weixin_45928096的博客
03-21 4万+
简单点说，就是我们一次要将多少个数据扔进模型去训练，这个值介于1和训练样本总个数之间。 若batchsize太小的缺点：耗时长，训练效率低；训练数据就会非常难收敛，从而导致欠拟合。 随着batchsize逐渐增大的优缺点：大的batchsize减少训练时间的同时所需内存容量增加；大的batchsize在提高稳定性的同时可能导致模型泛化能力下降。 平衡batchsize的大小：一般在Batchsize增加的同时，我们需要对epoch增加；batchsize增大到某个时候，达到时间上的最优。...
神经网络中Batch Size的理解
weixin_45777729的博客
03-09 357
神经网络中Batch Size的理解 直观的理解： Batch Size定义：一次训练所选取的样本数。 Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到GPU内存的使用情况，假如你GPU内存不大，该数值最好设置小一点。 为什么要提出Batch Size？ 在没有使用Batch Size之前，这意味着网络在训练时，是一次把所有的数据（整个数据库）输入网络中，然后计算它们的梯度进行反向传播，由于在计算梯度时使用了整个数据库，所以计算得到的梯度方向更为准确。但在这情况下，计算得到不同梯度值差
批大小（超参数，batch size），它的设置范围、大小为什么都是2的幂次？可以有所改变吗？
qq_53250079的博客
01-23 1万+
对有关超参数 batch size 的调整，进行相关记录，欢迎讨论。
batch_size对训练的影响
一休
11-13 4014
批大小的选择通常依赖于具体的任务、硬件资源和对模型性能的需求。硬件受限：如果显存或内存有限，可以选择较小的批量（如 16、32），这样可以避免内存不足的问题。提升泛化能力：如果关注模型的泛化能力，可以选择较小的批量（如 32、64），这样能利用梯度的随机性帮助模型更好地泛化。加速收敛：如果希望模型快速收敛且避免梯度波动，可以选择较大批量（如 128、256），同时适当增加学习率。分布式训练：在分布式训练中，较大的批量（如 512、1024）通常更为高效，因为它可以减少通信开销。实验调优。
【深度学习】batchsize太大或太小的优缺点，如何平衡batchsize大小
码农努力学习
11-05 1588
batchsize的值越大，梯度越稳定，而batchsize越小，梯度越具有随机性，如果batchsize太大，对内存的需求就更高，不利于网络跳出局部极小值点。大的batchsize梯度的计算更加稳定， 在微调的时候，大的batchsize可能会取得更好的结果，因为在一定范围内，batchsize越大，梯度下降方向越准，引起的震荡越小。当 batch size 增大时，每个批次中需同时加载的样本数增多，导致内存占用成倍增长，这会影响硬件资源的利用，特别是在 GPU 上。
深度学习中batch_size是什么
05-31
batch_size是指在深度学习模型中一次性输入的样本数目。在训练深度学习模型时，通常将大量的训练数据分成若干个批次(batch)，每个批次包含若干个样本，每个样本都是一个输入输出对。每次训练时，模型会接收一个批次...
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