深度机器学习中的mini-batch的大小对学习效果有何影响？

窗前明月光光 2021-08-19 11:03:30

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weixin_38498942 2021-08-19
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mini-batch太小会导致收敛变慢，太大容易陷入sharp minima，泛化性不好。

机器学习中mini-batch和batch有什么区别
mini-batch 是一个相对较小的数据子集，用于训练过程中的迭代更新，而 batch 是整个训练数据集的一次性处理。模型使用每个 mini-batch 的样本来进行前向传播、计算损失和反向传播，然后根据这些样本的梯度更新模型的...
深度学习中的batch的大小对学习效果有何影响？
[1] 深度学习中的batch的大小对学习效果有何影响？ - 言有三的回答 - 知乎 [2] 深度学习中的batch的大小对学习效果有何影响？ - 程引的回答 - 知乎 [3] batch size 越大，学习率也要越大 小结： 优点 缺点 ...
深度学习学习笔记（三）
Mini-Batch（小批量） 是深度学习和机器学习中训练模型的一种方式。它结合了 批量梯度下降（Batch Gradient Descent） 和 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD） 的优点，同时避免了它们的缺点。下面是...
【深度学习】3-2 神经网络的学习- mini-batch学习
使用训练数据进行学习，就是针对训练数据计算损失函数的值，也就是说,训练数据有100个的话，就要把这 100个损失函数的总和作为学习的指标。要实现对应mini-batch的交叉误差，需要改良之前实现的单个数据的交叉熵误差...
【机器学习300问】79、Mini-Batch梯度下降法的原理是什么？
Mini-Batch梯度下降是对BGD和SGD的改良算法，它的优点：通过使用多个样本来估计梯度，减小了SGD中梯度估计的方差，提高了算法的稳定性；同时，相比于BGD，Mini-Batch依然能够高效利用计算资源，尤其在现代GPU等并行...
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