一个batch如何通过一个网络

最新推荐文章于 2024-11-24 21:26:39 发布
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一个batch下所有的图片一起经过整个网络，不是说一张图片经过网络后再让下一张进入网络，这样一个batch一起通过网络计算速度比一张一张这样快

LSTM网络使用Batch Size
Mr数据杨
01-28 1万+
Batch Size 的设置对模型的训练和预测效果具有重要影响。通过灵活调整 Batch Size，可以在满足不同应用需求的前提下最大限度地提高模型性能。本文详细讨论了三种调整 Batch Size 的方案，并展示了在 LSTM 模型中实现这些方案的具体代码。
神经网络训练中的Batch Size参数
m0_73776435的博客
04-20 2428
大批量，即使调整了学习率，在我们的实验中表现稍差，但需要更多的数据来确定更大的批量是否总体上表现更差。这表明，只要您为批量大小找到合适的学习率，您就可以专注于可能对性能产生更大影响的其他方面的训练。选择合适的学习率时，较大的批量尺寸可以更快地训练，特别是在并行化时。对于大批量，我们不受 SGD 更新的顺序性质的限制，因为我们不会遇到与将许多小批量顺序加载到内存中相关的开销。然而，当学习率没有针对较大的批量大小向上调整时，大批量训练可能比小批量训练花费的时间更长，因为它需要更多的训练时期来收敛。
【Tensorflow】用自己的数据创建batch训练网络
yipala的博客
09-15 1583
1 tf.slice_input_producer（） 首先需要讲解两个函数,第一个函数是 ：tf.slice_input_producer（），这个函数的作用是从输入的tensor_list按要求抽取一个tensor放入文件名队列，下面解释下各个参数： tf.slice_input_producer(tensor_list, num_epochs=None, shuffle=True, seed...
一个batch的数据如何做反向传播
weixin_30613433的博客
06-04 4061
一个batch的数据如何做反向传播 对于一个batch内部的数据，更新权重我们是这样做的： 假如我们有三个数据，第一个数据我们更新一次参数，不过这个更新只是在我们脑子里，实际的参数没有变化，然后使用原始的参数更新一次第二个例子，然后使用原始参数更新一次第三个例子。这样一个batch完了之后，我们把这三次计算出来需要的update的参数量求和或者求平均，从而更新一次参数。 所以一个batch对应一次...
图片转换为batch批数据（25）---《深度学习》
阿华Go，从现在开始的博客
11-22 3003
将图片转换为tensorflow中可以使用的批数据#coding=utf-8 from PIL import Image import os import os.path import numpy as np import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as slim import tensorflow.contrib.slim.ne
深度学习 | 三个概念：Epoch, Batch, Iteration
Dreamingnini的博客
12-15 458
https://www.jianshu.com/p/22c50ded4cf7?from=groupmessage 写在前面： 在训练神经网络的时候，我们难免会看到Batch、Epoch和Iteration这几个概念。曾对这几个概念感到模糊，看了网上的一些文章后，在这里做几个小小的总结。 ????如有错误之处，还望指出。 名词解释： 【 图片来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29409502 】 Epoch（时期）： 当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返
训练过程中，一个Batch的图片数据实际上是如何参与训练的？
weixin_44211667的博客
10-02 2279
Answer 假设一个Batch有32张图片，实际训练时，这32张图片也是一张张的实际参与到训练中的，每一张图片在进行训练后，会在模型的旧参数下计算梯度更新值i，之后模型并不会立刻更新参数值，而是会等待这个Batch中的其他图片进入模型以计算梯度更新值。待Batch中的图片全部一张张训练完后，求 ∑i=0n梯度更新值i \displaystyle\sum_{i=0}^n 梯度更新值i i=0∑n​梯度更新值i 之后再对模型进行一次参数更新。以上过程可以用公式表示如下： Total=旧参数下计算更新值&nbs
Batch Normalization 批归一化 每个mini-batch进行归一化操作 显著提高深度神经网络的训练速度和性能
万有文的博客
05-15 1237
Batch Normalization是在每个mini-batch进行归一化操作，并将归一化操作作为模型体系结构的一部分，使用BN可以获得如下的好处，Batch Normalization（BN）是深度学习中的一个重要技术，特别在训练深度神经网络时，它带来了很多好处。可以使用更大的学习率，训练过程更加稳定，极大提高了训练速度。通过归一化操作，Batch Normalization将每个神经元的激活值限制在一个合理的范围内，使得梯度在反向传播时更加稳定，因此可以使用更大的学习率来加速训练过程。
Tensorflow训练时某一个batch开始loss突然变为nan（tfdbg使用案例）
chutongz的博客
04-15 3210
关于Loss突然变成nan的问题，网上大多搜出来都是梯度爆炸导致的，这里我们还是要分情况讨论 首先明确训练过程何时出现的nan （1）一开始迭代loss就是nan：这种情况就属于梯度爆炸引起的loss值始终为nan （2）到训练的中后期突然变成nan（训练能正常迭代n步）：这不属于梯度爆炸，往往和计算loss时引入的log函数有关，也是本文重点解决问题 梯度爆炸引起的loss值为nan的解决方法 ...
卷积神经网络（CNN）中的批量归一化层（Batch Normalization Layer）
最新发布
搏博的专栏
11-24 4168
批量归一化层（BatchNorm层），或简称为批量归一化（Batch Normalization），是深度学习中常用的一种技术，旨在加速神经网络的训练并提高收敛速度。为了让数据在训练过程中保持同一分布，在神经网络的中间层（隐藏层）的一层或多层上进行批量归一化。对于每一个小批次数据（mini-batch），计算该batch的均值与方差，在将线性计算结果送入，先对计算结果进行批量归一化处理，即减均值、除标准差，保证计算结果符合均值为0、方差为1的标准正态分布，然后再将计算结果作为激活函数的输入值进行计算。
机器学习 关于Batch and Momentum
weixin_51745630的博客
03-15 1615
Batch 在机器学习基本概念中讲述了Optimization的方法，我们可以将训练资料划分为batches 不断用batch进行参数更新，直至所有看完batch，为一个epoch。每过一个epoch，将batches打乱。 使用batch的原因 Batch size = N (Full batch) 一个batch包含所有的训练资料，即不使用batch的情况。看完所有训练资料更新一次参数。Batch Size大，可归为Large Batch。 Batch size = 1 每看一笔训练资料更新一次参数，
完整实现利用tensorflow训练自己的图片数据集
热门推荐
故沉的博客
07-22 10万+
经过差不多一个礼拜的时间的学习，终于把完整的一个利用自己爬取的图片做训练数据集的卷积神经网络的实现（基于tensorflow） 目录 总体思路 第三部分：预处理 第四部分：网络模型 第五部分：训练 2019.4.22更新 第六部分：测试 特别说明 2019.1补充说明，针对评论区的几个问题做了一些改进和更新 1、训练集和测试集的划分问题 关于训练集和测试集的...
将图片集使用迭代器，分batch输入到卷积神经网络中
weixin_30782293的博客
03-08 629
问题来源：写了一个神经网络，需要用的测试集是本地图片。 第一次尝试解决：将本地图片读取，乱序，存成npz形式的文件。在第二次使用时，load这个npz文件。但这个方法针对图片量比较大的情况没办法应对，图片大小超过电脑内存。 第二次尝试解决：尝试将文件分批存储成npz形式，一次读取数据进行训练，但是在keras平台下难以训练。 第三次尝试解决：采用迭代器分批读取数据，使用fit_generat...
深度学习中的batch理解（batch size 一次喂给神经网络的数据大小量）
Dontla的博客
02-18 2万+
本文引用自：训练神经网络时如何确定batch size？ 文章目录前言回顾Batch SizeWhich one？ 前言 当我们要训练一个已经写好的神经网络时，我们就要直面诸多的超参数了。这些超参数一旦选不好，那么很有可能让神经网络跑的还不如感知机。因此在面对神经网络这种容量很大的model前，是很有必要深刻的理解一下各个超参数的意义及其对model的影响的。 回顾 简单回顾一下神经网络的一次迭代...
神经网络训练中batch的作用（从更高角度理解）
t18438605018的博客
12-11 5万+
1.什么是batch batch，翻译成汉语为批（一批一批的批）。在神经网络模型训练时，比如有1000个样本，把这些样本分为10批，就是10个batch。每个批（batch）的大小为100，就是batch size=100。 每次模型训练，更新权重时，就拿一个batch的样本来更新权重。 2.神经网络训练中batch的作用（从更高角度理解） 从更高的角度讲，”为什么神经网络训练时有batch？“，需要先讲一些预备知识。 当我们求损失loss用于梯度下降，更行权重时，有几种方式。一种是全部的样本用来求loss
关于batch、epoch、iteration、batchsize，BP，的解释
weixin_61651868的博客
03-02 1895
1个batch就是更新1次权重模型，里面使用的样本个数就是batchsize 一个batch也称为一个iteration ，1个epoch就是指的全部样本数据训练一次 假设您有一个包含200个样本（数据行）的数据集，并且您选择的Batchsize大小为5和1,000个Epoch。 这意味着数据集将分为40个Batch（iteration），每个Batch有5个样本。每批五个样品后，模型权重将更新。 这也意味着一个epoch将涉及40个Batch或40个模型更新。 有1000个Epoch，模型将
batch & print pro_图卷积网络(GCN) Mini-Batch技巧
weixin_39957265的博客
11-29 877
引言图卷积网络GCN取得了非常好的效果。对于小型图，可以全部加载到内存中，每层Layer的卷积操作都会遍历全图。对于中大型图，全部加载到内存的做法，显然不能满足需求。我们会使用mini-batch而不是全图来进行计算。下面将介绍三种目前常见的Batch技巧，分别来自GraphSage和ScalableGCN。1. GraphSage Batch技巧如上图所示，h0是模型inputs数据。3层图卷积...
图神经网络笔记(三)
堕甑不顾
12-15 658
图采样 一、为什么要图采样 在传统的深度学习中，单batch为若干个样本，且样本之间无依赖，多层样本计算量固定。 但是在图神经网络中，单batch为若干个节点，且节点之间相互依赖，多层节点计算量爆炸。（每层计算都要聚合当前节点的邻居节点信息，层数增加以后需要计算的节点回随着层数的增加呈指数趋势增长） 二、什么是图采样 对图进行子图采样而不是随机采样。 （一个节点的标识由它的邻居决定） 三、图采样算法详解 1.GraphSAGE 1）邻居采样 优点： 极大的减少训练计算量 允许泛化到新连接关系 2）邻居
用mindspore设计一个lstm网络
04-24
好的，我可以帮您用MindSpore设计一个LSTM网络。LSTM（Long Short-Term Memory）是一种常用的循环神经网络（RNN），用于处理序列数据。以下是使用MindSpore设计LSTM网络的示例代码： ``` import mindspore.nn as nn...
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