深度学习中的batch的大小对学习效果有何影响？

最新推荐文章于 2024-03-09 14:00:27 发布
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#深度学习

博客提及参考资料，其中关注深度学习里batch大小对学习效果的影响，聚焦于信息技术领域的深度学习相关内容。
深度学习最全面试题总结（一）
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
05-04 2万+
导读：本系列深度学习面试题系列总结，资料集合包含机器学习、深度学习等各系列常见问题，可配合下列资料一起学习，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。侵权联系删除！
深度学习笔记（二）训练批次 batch_size的设置问题
weixin_42269028的博客
06-12 2606
摘要：有关深度学习过程中超参数batch_size的调整的一些经验总结
深度学习机器学习区别，深度学习batch大小对学习效果的影响
han____shuai的专栏
01-23 1349
机器学习：machine learning，是计算机科学和统计学的交叉学科，基本目标是学习一个x->y的函数（映射），来做分类或者回归的工作。之所以经常和数据挖掘合在一起讲是因为现在好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的，例如广告的ctr预估，PB级别的点击日志在通过典型的机器学习流程可以得到一个预估模型，从而提高互联网广告的点击率和回报率；个性化推荐，还是通过机器学习的一些算法分析
【yolov中的训练批次batch】详细介绍
ban102055的博客
03-09 4360
较大的训练批次大小（batch size）通常对于模型的收敛和稳定性有益，但在一些情况下，尤其是对于小目标检测，可能会面临一些挑战。以你提到的 YOLOv8 为例，如果你将训练批次设置为8，那么在每次模型更新参数的训练步骤中，会同时输入8张图像。： 如果数据集中小目标的数量相对较少，较大的批次可能导致在训练过程中小目标的信息受到较少的关注。然而，批次大小的选择也可能受到硬件限制的影响，因为较大的批次可能需要更多的显存。： 使用合适的学习率来平衡模型的权重更新，确保小目标的特征得到足够的重视。
TensorFlow学习 理解batchsize及其大小的影响
qq_36588760的博客
04-02 5517
之前面试过程中被问到过两个问题： （1）深度学习中batch size的大小对训练过程的影响是什么样的？ （2）有些时候不可避免地要用超大batch，比如人脸识别，可能每个batch要有几万甚至几十万张人脸图像，训练过程中超大batch有什么优缺点，如何尽可能地避免超大batch带来的负面影响？-------------------------------面试版回答----------...
深入剖析深度学习中Batch Size大小对训练过程的影响
zero的博客
10-23 1万+
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深度学习要训练吗_深度学习 | Batch Size对训练的影响（二）
weixin_39875419的博客
11-22 206
之前转载过他人对于Batch Size对训练的影响的研究。但是其实描述的还不是很完善，最近刚好有空，写一篇我在深度学习过程中Batch Size对训练过程的影响。安小飞：深度学习 | Batch Size大小对训练过程的影响​zhuanlan.zhihu.com在实际深度学习项目中，一般有三种抽取数据的方式，第一种是取全量的数据进行梯度的更新；第二种是取1条样本进行每次迭代更新，即在线学习batc...
Bert文本分类任务中的batch的大小对学习效果有何影响原理(二)
凝眸伏笔的博客
04-22 7058
1.怎么用 2.例子
Bert文本分类任务中的batch的大小对学习效果有何影响(一)
凝眸伏笔的博客
04-19 2592
带着问题看下去： 这种batchsize大小改变带来的影响是好是坏? 怎么消除batchsize改变大小带来的影响？ 背景： 最近在做文本分类任务，确定好文本类别后，标注同学去给文本打标签，大家都知道，标注数据真的很昂贵，所以每个类别都尽可能少的用标注数据。今天的例子是，有这样四个类别：{0: '谈面试', 1: '找工作', 2: '打工人', 3: '其他'}，尝试了每个类别500个样本去训练bert分类模型。 曾经，在做文本分类时，标注数据每个类别至少1w，训练模型时候，研究了一阵如何加速训练语
谈谈深度学习中的 Batch_Size
热门推荐
程引的专栏
11-12 14万+
谈谈深度学习中的 Batch_SizeBatch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数，涉及诸多矛盾，下面逐一展开。首先，为什么需要有 Batch_Size 这个参数？Batch 的选择，首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小，完全可以采用全数据集 （ Full Batch Learning ）的形式，这样做至少有 2 个好处：其一，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
【笔记】目标检测和识别中如何选择合适的batch：太小来不及收敛，太大会影响网络的优化和泛化（泛化：在未见过的测试数据上也能进行预测）
nyist_yangguang的博客
11-06 2352
注： 泛化：在未见过的测试数据上也能进行预测。 batch size可以说是所有超参数里最好调的一个，也是应该最早确定下来的超参数。 我的原则是，先选好batch size，再调其他的超参数。 实践上来说，就两个原则——batch size别太小，也别太大，其他都行。 听起来像是废话，但有时候真理就是这么简单。 合适的batch size范围和训练数据规模、神经网络层数、单元数都没有显著的关系。 合适的batch size范围主要和收敛速度、随机梯度噪音有关。 .
A deep learning model integrating FCNNs and CRFs for brain tumor segmentation
zxyhhjs2017的博客
03-02 1113
摘要： 1.通过将完全卷积神经网络（FC-NN）和条件随机场（CRF）集成在一个统一的框架中，得到一种新的脑肿瘤分割方法，以获得具有外观和空间一致性的分割结果。 2.步骤： 我们使用2D图像训练基于深度学习的分割模型 以下步骤中的块和图像切片： 1）使用图像块训练FCNN; 2）使用固定FCNN参数的图像切片训练CRF作为回归神经网络（CRF-RNN）; 3）使用图像切片微调FCNN和...
训练时第二个step loss特别大_浅析深度学习中Batch Size大小对训练过程的影响
weixin_39624606的博客
11-21 1350
之前面试过程中被问到过两个问题： （1）深度学习中batch size的大小对训练过程的影响是什么样的？ （2）有些时候不可避免地要用超大batch，比如人脸识别，可能每个batch要有几万甚至几十万张人脸图像，训练过程中超大batch有什么优缺点，如何尽可能地避免超大batch带来的负面影响？-------------------------------面试版回答----------...
【实验操作】关于深度学习中的批处理数据的问题——epochs，batch_size，iterations
weiwanshu的专栏
03-11 6254
深度学习框架中涉及很多参数，如果一些基本的参数如果不了解，那么你去看任何一个深度学习框架是都会觉得很困难，下面介绍几个新手常问的几个参数。 batch 深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。 第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，...
在Pycharm中配置深度学习环境，新手排坑
qq_40859802的博客
12-05 8989
Pycharm中配置Pytorch相关环境 一、对于新手来说，首先应该了解什么环境、什么是解释器？ 所谓的环境就是，基于你的项目所需要的相关库。比如我们现在做一个深度学习分类项目（基于深度学习框架Pytorch）（在这里，又得说一点，深度学习的框架有很多种，比如还有tensorflow等，这些框架都是大同小异的，都可以调用其中的函数搭建你所需要的深度学习网络框架）。在分类的项目中，不可避免的我们需...
【深度学习】生成模型：VAE(自编码器)模型解析
sxl的博客
10-08 2万+
本文为自己自学内容的记录，其中多有借鉴别人博客的地方，一并在在参考文献中给出链接，其中大部分截图来自李宏毅深度学习PPT课件。本文前置知识高斯混合模型和EM算法，如果不了解这两种算法直接看VAE模型会有理解上的障碍。其实那么多数学公式推导，我自己都有点晕，但是本质上就是用自编码器去产生很多高斯分布，去拟合样本的分布，然后某个x对应的高斯分布里采样z，然后复原成x，跟GAN区别就是这个是完全去模仿分布，只能生成数据中已有的图片，很难创造新的图片，最多也就是插值图片了。
【深度学习】什么是互信息最大化？
sxl的博客
08-10 8206
1]什么是「互信息」？[2]DIM：通过最大化互信息来学习深度表征[3]【互信息 Deep InfoMax】Learning Deep Representations by Mutual Information Estimation and Maximization[4]ICLR 2020 | 互信息视角下的表征学习[5]互信息的深度理解（总结的不错值得一看）[6]互信息在深度学习的应用[6]对比学习（Contrastive Learning）综述。...
测试集的精度随着迭代次数增加呈现先升高后下降的趋势是为什么？
sxl的博客
05-28 3023
参考资料 [1]测试集的精度随着迭代次数增加呈现先升高后下降的趋势是为什么？
【对比学习】Pytorch对比损失的实现及应用
sxl的博客
03-01 2219
对比损失比较好理解，在输入的多模态数据中使得相同对应样本的相似度越大越大，不对应样本的相似度越小越好。
在深度学习模型中，L2正则化与Dropout有何异同？
最新发布
04-27
好的，我现在需要回答用户关于深度学习中L2正则化与Dropout的异同点的问题。用户之前问过L1和L2正则化的区别，现在进一步探讨L2正则化和Dropout。我需要结合之前的回答和用户提供的引用资料，确保内容准确且符合格式...
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