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回顾epoch、shuffle batch size大还是小#xff1f;都有好处 大batchsize的好处
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回顾epoch、shuffle batch size大还是小都有好处 大batchsize的好处
由于GPU有并行计算的能力左边并不一定用时更长 反而是batch size小的时候要跑完一个epoch所用的update时间更长所以时间方面的比较真不好说~ 小batchsize的好处
实验表明小的batch size拥有更好的性能优化方面的问题 粗略分析可能是由于小batchsize时噪声更多更不容易困住。 实验表明就算在训练集上效果差不多在测试集上可以看出小batchsize效果更好 原因可能是假设测试集损失与训练集损失有一个左右的平移小batchsize是缓慢更新接近目标的曲线更平缓不容易预测差别太大。但大batchsize是看完所有数据再更新的可能会更陡峭此时平移后会发生较大改变。 总结
所以我们就拥有了一个超参数需要调整batchsize下表是他们的优劣 现在需要选择合适的batchsize兼顾两者优点 二、momentum
来源
考虑物理世界运动的物理会有动量有顺着速度方向运动的趋势 一般的香草的梯度下降方法 加入momentum 后
加上动量后需要考虑前一步梯度的方向矢量求和 动量也是与g有关可以写成如下表达方式 加上动量后损失运动的方式不会停留在梯度0的地方遇到上坡时由于惯性也会继续往前试试寻找下坡。。。 三、总结
