深度学习实战：Batch Size 设置

最新推荐文章于 2025-06-27 09:30:28 发布
最新推荐文章于 2025-06-27 09:30:28 发布
阅读量3.1k 收藏 3
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： TensorFlow 深度学习 文章标签： 深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xxy0118/article/details/79645997
本文探讨了BatchSize在深度学习中的作用，指出其对训练速度及精度的影响，并提出通过调整BatchSize可以在训练时间和精度之间找到最佳平衡点。

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

在最近的深度学习的实（tiao）战（can）过程中发现，Batch Size对于收敛的影响还是挺大的，经查阅资料（详情->

1. 随着batch size的增加，相同数据量的处理速度增加，所需时间减少（不超过内存容量的情况下）。
2. 随着batch size的增加，训练一个epoch数据的迭代次数减少，想要达到相同的训练精度所需的epoch会增加（也就意味着时间增加）。
3.基于以上两点，调整batch size实际上就是在“减少相同数据量训练时间”和“达到相同精度所需epoch增加”这两个矛盾方做博弈，以达到“以尽可能快的速度训练得到某个训练精度”。
4.随着batch size的增加，最终收敛到的局部极值不同，最终训练精度（准确率）会先增加后减小，达到一个最优值。

PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
盼小辉丶的博客
05-28 8万+
在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有关键组成——前向传播、激活函数、损失函数、链式法则和梯度下降，从零开始构建并训练了一个简单的神经网络。
PyTorch深度学习实战（3）——使用PyTorch构建神经网络
盼小辉丶的博客
06-13 7万+
PyTorch 是一个用于构建深度神经网络的库，具有灵活性和可扩展性，可以轻松自定义模型。在本节中，我们将使用 PyTorch 库构建神经网络，利用张量对象操作和梯度值计算更新网络权重，并利用 Sequential 类简化网络构建过程，最后还介绍了如何使用 save、load 方法保存和加载模型，以节省模型训练时间。
深度学习中batch_size设置大小在神经网络训练中的影响
jer8888的博客
10-24 3784
深度学习中batch_size设置大小在神经网络训练中的影响 1.首先介绍Batch Normalization（BN/批标准化）的概念 传统的神经网络，只是在将样本x输入输入层之前对x进行标准化处理，以降低样本间的差异性。BN是在此基础上，不仅仅只对输入层的输入数据x进行标准化，还对每个隐藏层的输入进行标准化 那什么是标准化呢？ 标准化使得不同的特征具有相同的尺度（Scale）经过处理的数据符合...
batch_size参数设置
Suodislie的博客
05-16 1万+
Batch_size：定义：一次性读入多少批量的图片，不是样本。Full Batch Learning：Batch_size=数据集大小，适用于小数据集。Mini-batches Learning：Batch_size= N（自己设定），适用于大数据集。Online Learning（在线学习）：Batch_size=1，如何选择Batch_size？A：一定范围内增大Batch_size：1、 ...
batch_size大小对训练精度有影响吗？
最新发布
weixin_43501408的博客
06-27 350
场景建议小显存（<8G）batch=2，lr=0.002更稳定中显存（12G+）尝试 batch=4，精度优先batch=2 + 多轮训练 + 加强数据增强提速优先batch=4~8 + AMP + 合理 early stop。
如何设置批次尺寸?
weixin_40551464的博客
01-12 981
批次尺寸（Batch Size）是机器学习中的一个重要概念，它指的是在训练模型时，每次传递给网络的数据样本数量。增加批次尺寸：在保证不超过硬件限制的前提下，可以逐渐增加批次尺寸。较大的批次尺寸可以提高数据处理效率，但有时会影响模型训练的质量。了解硬件限制：首先，需要根据你的硬件（如GPU或CPU的内存大小）来确定最大可能的批次尺寸。观察训练过程：在不同的批次尺寸下观察模型的训练过程和性能。开始于小批次尺寸：一般建议从较小的批次尺寸开始（例如32或64），这有助于更好地理解模型如何对不同批次尺寸反应。
batch size设置
weixin_36670529的博客
04-24 4336
深度学习中经常看到epoch、 iteration和batchsize，下面按自己的理解说说这三个的区别： （1）batchsize：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； （2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次； （3）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次； 举个例子，训练集有1000个样本，batchsize=10，那么： 训练完整个样本集需要： 100次iteratio
batch_size对精确度和损失的影响
算法与编程之美
06-13 2141
1 问题在深度学习的学习过程中，模型性能对batchsize虽然没有学习率那么敏感，但是在进一步提升模型性能时，batch_size就会成为一个非常关键的参数。batch_size对精度和损失的影响研究。batch_size = [,32,64,128，256]不同batch_size下的训练精度曲线；不同batch_size下的训练Loss曲线；不同batch_size下的验证精度曲线；不同ba...
深度学习实战：基于卷积神经网络的图像识别的实验心得与案例解析
05-08
### 深度学习实战：基于卷积神经网络的图像识别的实验心得与案例解析 #### 1. 引言 深度学习作为一种机器学习技术，近年来在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著成就。其中，卷积神经网络（Convolutional ...
深度学习实战：5个必学的模型构建与调优技巧（附PyTorch代码）
Conan_0728的博客
04-06 877
明明用了ResNet为什么准确率上不去？训练损失震荡怎么办？本文将手把手带你用PyTorch实现图像分类全流程，揭秘工业级模型调参技巧，附可直接运行的代码！
深度学习实战：使用LSTM实现古诗文本的自动生成
DK0078的博客
09-19 1943
以上是使用LSTM解决文本生成问题的方法。实际社会商业更多使用GPT来进行文本生成，但是对于初学者，学好LSTM是学习更复杂模型的前提。与君共勉。
NFNet：NF-ResNet的延伸，不用BN的4096超大batch size训练 | 21年论文
晓飞的算法工程笔记
06-23 1005
论文: High-Performance Large-Scale Image Recognition Without Normalization  目前，计算机视觉的大部分模型都得益于深度残差网络和batch normalization，这两大创新能够帮助训练更深的网络，在训练集和测试集上达到很高的准确率。特别是batch normalization，不仅能够平滑损失曲线，使用更大的学习率和batch size进行训练，还有正则化的作用。然而，batch normalization并不是完美，batch n
深度学习：batch_size和学习率 及如何调整
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epoch、batch、batch size和iterations详解
满目星辰
04-30 2万+
1.epoch 在训练一个模型时所用到的全部数据； 备注：一般在训练时都要使用多于一个的epoch，因为在神经网络中传递完整的数据集仅仅一次是不够的，只有将完整的数据集在同样的神经网络中传递多次，才会得到比较优秀的训练效果，当然也不行，容易过拟合，所以要根据实验选择自己最合适的。 epochs： epochs被定义为向前和向后传播中所有批次的单次训练迭代。这意味着一个周期是整个数据的单次向前和向后传递。简单说，epochs指的就是训练过程中数据将被“轮”多少次，就这样。 2.batch Kera
Batch_Size理解
weixin_41767872的博客
10-18 7036
尽管Batch Size有很多优点，但选择适当的Batch Size仍然是一个有挑战性的任务，因为它依赖于数据集的大小、模型的架构、硬件资源和训练算法等因素。总之，增大 Batch Size 可以提高训练效率和性能，但需要权衡硬件资源、内存需求和模型性能，以确保选择一个合适的 Batch Size 值。：通常，较大的 Batch Size 需要更大的学习率，而较小的 Batch Size 需要更小的学习率。尝试不同的值，观察模型的性能，包括训练损失和验证损失，以及模型在测试数据上的性能。
【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设置技巧 谈谈batchsize参数
热门推荐
张齐贤的博客
03-30 15万+
深度学习中经常看到epoch、 iteration和batchsize，下面按自己的理解说说这三个的区别： （1）batchsize：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； （2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次； （3）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次； 举个例子...
深度机器学习中的batch的大小对学习效果有何影响？
programmingfool5的博客
09-08 2494
batch_size设的大一些，收敛得快，也就是需要训练的次数少，准确率上升得也很稳定，但是实际使用起来精度不高。需要加大epoch数，同时将学习率增大。 batch_size设的小一些，收敛得慢，而且可能准确率来回震荡，所以还要把基础学习速率降低一些；但是实际使用起来精度较高。...
batch_size怎样影响模型的精度
2202_75349420的博客
03-11 1313
批量大小的选择可以影响模型的收敛速度和最终的精度。：较大的批量大小通常会导致更快的训练速度，因为在每个参数更新步骤中，使用了更多的样本来计算梯度，从而减少了参数更新的次数。相比之下，较小的批量大小需要更多的参数更新步骤来达到相同的训练迭代次数，因此训练速度会变慢。通常情况下，可以通过尝试不同的批量大小，并监测模型在验证集上的性能来确定最佳的批量大小。批量大小的选择可以影响模型的训练速度、内存占用以及最终的精度。：较大的批量大小会占用更多的内存，因为需要同时加载更多的样本到内存中进行计算。
深度学习实战：LSTM
03-01
### 使用LSTM进行深度学习实战教程与项目实例 #### LSTM简介 长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够有效解决传统RNN中的梯度消失问题，从而更好地捕捉长时间依赖关系。这种特性使得LSTM在网络中可以记住更久远的信息，在处理序列数据方面表现出色[^2]。 #### PyTorch实现基于LSTM的谣言检测项目 在《PyTorch深度学习项目实战100例》第八课中介绍了利用LSTM模型识别社交媒体上的虚假信息的方法。该项目采用预训练好的GloVe词嵌入作为输入特征，并通过双向LSTM层提取文本语义表示，最后经过全连接层输出二分类结果用于判断消息的真实性[^1]。 ```python import torch.nn as nn class RumorDetectionModel(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim=300, hidden_dim=128, num_layers=2): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, num_layers=num_layers, bidirectional=True, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim * 2, 1) def forward(self, text): embedded = self.embedding(text) lstm_out, _ = self.lstm(embedded) out = self.fc(lstm_out[:, -1, :]) return out.squeeze() ``` #### 时间序列预测案例分析 另一个应用领域是在时间序列数据分析上，《时间序列预测模型实战案例》展示了如何运用LSTM对未来趋势做出精准预报。该文章不仅讲解了基础概念还提供了完整的代码样例帮助读者理解并实践这一过程。 ```python from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, LSTM def build_lstm_model(input_shape=(None, 1)): model = Sequential([ LSTM(50, activation='relu', input_shape=input_shape), Dropout(0.2), Dense(1) ]) model.compile(optimizer='adam', loss='mse') return model ``` #### 文本分类任务中的Word Embeddings结合LSTM 对于自然语言处理(NLP)，尤其是涉及到情感分析、主题划分等场景下，《自然语言处理实战视频教程》里提到过将静态或动态生成的单词向量同LSTM相结合的方式来进行高效准确地文档级别分类工作[^3]。 ```python model.add(Embedding(max_features, output_dim=embedding_dims)) model.add(LSTM(units=lstm_units, dropout=dropout_rate, recurrent_dropout=recurrent_dropout)) model.add(Dense(num_classes, activation='softmax')) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值