如何调整batch size和学习率之间的关系？

最新推荐文章于 2025-04-21 11:37:41 发布
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分类专栏： AI不可错过的知识点 文章标签： 深度学习
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一般来说，我们batch size 大一些，则learning rate也要大一些。且有一个数学关系，当我们改变batch_size的时候，可能遵循这样的规律：

newlearningrate = oldlearningrate × newbatchsize oldbatchsize {\text{newlearningrate}}={\text{oldlearningrate}} \times {\sqrt{\frac{ {\text{newbatchsize}}}{ {\text{oldbatchsize}}}}} newlearningrate=oldlearningrate×

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batch size,学习率（learning rate）,and training time
weixin_41709956的博客
11-13 3153
batch size,学习率（learning rate）,and training time 1.batch size和leaning rate的关系 现在深度学习中的绝大多数算法采用梯度下降法来进行训练，并且通过选择学习率来控制下降的步长，在梯度下降法中学习率和batch size的选择直接影响了下降的步长，即步长与batch size成反比，与学习率成正比，因此这两个参数直接影响了模型的参数更新，他们是影响模型性能收敛的最佳参数。 （1）大的batch size可提高模型的稳定性，并且可以减少训
batchsize和learning rate的影响
u011639933的博客
10-08 3949
1、batchsize batchsize 影响模型的泛化能力。大的batchsize，减少训练时间，提高稳定性，这是由于batchsize较大时，minibatch数据的方差较小，这也意味着带来的梯度方差较小，梯度更加可信。噪声给模型带来的影响相应减小，在可信的梯度下，我们可以提高学习率。 batchsize大会降低模型的泛化能力，因为batchsize大意味着训练时间不够长，本质上不是batchsize的问题。 2、learning rate 学习率直接影响模型的收敛...
Epoch、Batch Size和Iterations
MrLittleDog的博客
07-15 2273
我想在你身上一定发生过这样的情况吧：你感觉Epoch, Batch Size和Iteration这三个参数很相似却又分不清它们，只能坐在电脑前挠头想到：“为什么我要在代码里写这三种术语呢？他们究竟有什么不同？”为了找出这三个术语之间的不同，你需要通过学习像梯度下降这样的一些机器学习术语来帮助你理解。下面简单介绍一下梯度下降。梯度下降下图显示的是一个在机器学习中使用的通过迭代优化算法来找最佳结果（本...
​当Batch Size增大时，学习率该如何随之变化？
2401_85373898的博客
11-23 856
随着算力的飞速进步，有越多越多的场景希望能够实现“算力换时间”，即通过堆砌算力来缩短模型训练时间。理想情况下，我们希望投入 倍的算力，那么达到同样效果的时间则缩短为 ，此时总的算力成本是一致的。这个“希望”看上去很合理和自然，但实际上并不平凡，即便我们不考虑通信之类的瓶颈，当算力超过一定规模或者模型小于一定规模时，增加算力往往只能增大 Batch Size。然而，这就是接下来我们要讨论的话题：当 Batch Size 增大时，各种超参数尤其是学习率该如何调整，才能保持原本的训练效果并最大化训练效率？
batch_size增大，为了让模型的训练效果更好，lr是增大还是减小？？
最新发布
weixin_63681863的博客
04-21 234
当你batch_size时，👉。
Batch Size理解、如何调整batch size和学习率之间的关系？
Drug discovery
03-16 2万+
目录 1.直观的理解： 2.为什么要提出Batch Size？ 3.既然 Full Batch Learning 并不适用大数据集，那么走向另一个极端怎么样？ 3.Batch Size设置合适时的优点： 4.在合理范围内，增大 Batch_Size 有何好处？ 5.盲目增大 Batch_Size 有何坏处？ 6.Batch Size从小到大的变化对网络影响： 1.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
深度学习：batch_size和学习率 及如何调整
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皮皮blog
10-21 4万+
-柚子皮- 学习率衰减 import torch.optim as optim from torch.optim import lr_scheduler # 训练前的初始化 optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001) #学习率衰减 scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, 10, 0.1) # # 每过10个epoch，学习率乘以0.1 # 训练过程中 for n in n_epoch: ...
深度学习中batch size 和 learning rate有什么关系？
月下花弄影
11-18 1万+
参考文章链接 参考文章题目：One weird trick for parallelizing convolutional neural networks 具体可看第5页中。 一般来说，我们batch size 大一些，则learning rate也要大一些。且有一个数学关系。 假设别人最优的结果是这样的： batchsize=batch1batch size = batch_1batchsize...
学习率与batchsize的关系（batchsize越大，lr越大）
xys430381_1的专栏
07-14 3万+
batch size 越大，学习率也要越大 如何理解深度学习分布式训练中的large batch size与learning rate的关系？ 关键理解： 在分布式训练中，batch size 随着数据并行的worker增加而增大，假设baseline的batch size为B，learning rate为lr，训练epoch数为N。 如果保持baseline（小batchsize）的learning rate，一般不会有较好的收敛速度和精度。 原因如下： 对于收敛速度，假设k个worker，每次过的sa
batch size 训练时间_学习率和batchsize如何影响模型的性能？
weixin_34289350的博客
02-15 1650
大家好，这是专栏《AI不惑境》的第四篇文章，讲述学习率以及batchsize与模型性能的关系。进入到不惑境界，就是向高手迈进的开始了，在这个境界需要自己独立思考。如果说学习是一个从模仿，到追随，到创造的过程，那么到这个阶段，应该跃过了模仿和追随的阶段，进入了创造的阶段。从这个境界开始，讲述的问题可能不再有答案，更多的是激发大家一起来思考。作者&编辑 | 言有三前几期我们讲述了数据，模型的深...
Deep Learn（二）——Batch Size、优化器、学习率和损失函数学习总结
m0_71993506的博客
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从速度上说：大的Batch Size会使得参数更新速度很慢，小的Batch Size会使得参数更新速度很快；但在并行处理下，参数更新速度旗鼓相当。从每一个epoch时间来说：大的Batch Size由于其参数更新不频繁，其运行时间较短一些；相反，小的Batch Size由于其参数更新频繁，运行时间较长。从梯度角度来讲：小的Batch Size会出现更多的噪声，而大的Batch Size则会更加稳定些。从优化角度讲：小的Batch Size能够避免局部最小陷阱，动态调整学习率，并加快收敛速度。从泛化角度讲：小
DeepLearning:训练神经网络—学习率及BatchSize
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训练神经网络—学习率及batchSize 文章目录训练神经网络—学习率及batchSize1、学习率（Learning Rate）定义调整策略人工调整策略策略调整学习率固定学习率衰减分段减缓分数减缓指数减缓余弦周期减缓自适应学习率衰减Pytorch实现1.lr_scheduler.StepLR2.lr_scheduler.MultiStepLR3.lr_scheduler.ExponentialLR4.lr_scheduler.CosineAnnealingLR5.lr_scheduler.ReduceLR
有关于learning rate和batch_size
weixin_43301333的博客
10-15 550
在以往的机器学习、深度学习的时间中，这两个之间会有一些互相影响。例如，batch_size减小之后，模型优化更有可能局部最优(SGD随机梯度下降)，这时候就需要适当减小lr；反之，batch_size若是能够比较大，最好增大lr来提升优化效果。而至于如何增大、减小，不同人会有不同看法 (比方说，lr随着batch_size线性缩放，或者根方)但是大多数情况下，尤其是现在机遇大模型的训练方法，用Adam，AdamW之类的optimizer,的变动而变动 (例如，transformer, 学习率一般都是。
如何理解深度学习分布式训练中的large batch size与learning rate的关系？
taoqick的专栏
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在深度学习进行分布式训练时，常常采用同步数据并行的方式，也就是采用大的batch size进行训练，但large batch一般较于小的baseline的batch size性能更差，请问如何理解调试learning rate能使large batch达到small batch同样的收敛精度和速度？ 最近在进行多GPU分布式训练时，也遇到了large batch与learning rate的理解调试问题，相比baseline的batch size，多机同步并行（之前有答案是介绍同步并行的通信框架NCC.
深度学习中学习率（lr：learn rate）和batchsize如何影响模型性能？
Dontla的博客
02-13 8705
引用自：学习率和batchsize如何影响模型的性能？ 文章目录1 为什么说学习率和batchsize2 学习率如何影响模型性能？2.1、初始学习率大小对模型性能的影响2.2、学习率变换策略对模型性能的影响2.2.1 预设规则学习率变化法2.2.2 自适应学习率变化法2.3、小结3 Batchsize如何影响模型性能？3.1、大的batchsize减少训练时间，提高稳定性3.2、大的batchsi...
学习率与batch-size大小的关系
fanhongyuan21的博客
11-16 6119
近日训练的电脑从一个显卡升级到了4张显卡，这就意味着能够更快的训练速度，但是实际中，并不是这样的。 多卡意味着可以使用大点的batch-size，这样子会导致每个epoch收敛的更慢了，虽然说速度变快了，但是更新次数变少了，所以收敛的更慢了。 因此应该增大学习率，来保证每一个epoch更新的差不多！！！！ 一般情况就是batch-size增大K倍，然后学习率增大K倍。。。。 ...
CNN基础——如何设置BatchSize
AI浩
05-14 2万+
3.5 Batch_Size 3.5.1 为什么需要 Batch_Size？ Batch的选择，首先决定的是下降的方向。 如果数据集比较小，可采用全数据集的形式，好处是： 由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。 由于不同权重的梯度值差别巨大，因此选取一个全局的学习率很困难。 Full Batch Learning 可以使用 Rprop 只基于梯度符号并且针对性单独更新各权值。 对于更大的数据集，假如采用全数据集的形式，坏处是： 随着数据集的海量增长和内存限制
【深度学习】调参小结（一）BatchSize对学习效果的影响
无极阁
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昨天跑seq2seq的模型中遇到一些问题，总结一下。 本来以为模型已经收敛了，因为loss在震荡，后来发现我理解错了，因为我所看到的震荡其实是不同batch之间loss不同导致的，纵向来看，每个epoch同一个batch的loss仍在下降，所以其实没有必要缩小learning rate，例如将learning rate从0.01缩小到0.001，对于一个仍在准确逼近的模型可能会使模型收敛的速度减慢...
学习率和batchsize的关系
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### 学习率与批量大小之间的关系 在神经网络训练过程中，学习率和批量大小（batch size）是两个至关重要的超参数。两者之间存在紧密联系，并共同影响着模型的收敛速度以及最终性能。 #### 批量大小对梯度估计的影响 较小的批量会引入更多随机性到每次权重更新中，这种额外的噪声可以起到类似于正则化的效果，有助于跳出局部最优解[^2]。相反，较大的批量能够提供更加精确的梯度估计，从而使得优化过程更为稳定和平滑；但是这也可能导致算法更容易陷入鞍点或平坦区域内的局部极小值附近徘徊不前。 #### 调整学习率的重要性 为了充分利用大批次的优势而不牺牲效率，通常建议随着批次数目的增加而相应提高初始设定的学习速率。这是因为较大规模的数据样本提供了更好的全局视角，允许采取更大步长的安全移动方向去探索损失函数空间[^1]。如果未能适当上调学习率，则可能会遇到如下情况： - 训练时间延长：由于缺乏足够的前进动力，导致每一轮迭代所能带来的改进有限； - 收敛困难：即使经过大量轮次也无法达到满意的精度水平。 #### 实验验证 有研究表明，在某些情况下，即便进行了合理范围内的学习率调整，大规模批次仍可能表现出略微逊色的表现。不过值得注意的是，这样的差异往往非常微弱——例如在一个特定案例里，最小和最大的批量设置仅相差不到百分之一的有效验证误差(0.343 vs 0.352)。这意味着对于大多数应用场景而言，通过精细调参找到适合当前配置的最佳组合即可获得令人满意的结果。 ```python import torch.optim as optim from torchvision import models, transforms, datasets def adjust_learning_rate(optimizer, epoch, base_lr=0.1): """动态调整学习率""" lr = base_lr * (0.1 ** (epoch // 30)) for param_group in optimizer.param_groups: param_group['lr'] = lr # 假设使用ResNet作为基础架构进行图像分类任务 model = models.resnet18(pretrained=True) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=base_lr, momentum=0.9) for epoch in range(num_epochs): train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_sizes[epoch], shuffle=True) adjust_learning_rate(optimizer, epoch) # 动态调节LR model.train() running_loss = 0.0 ... ```
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