batch方式优化训练过程

阿童木-atom 2023-01-13 00:12:38

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则batch=40个，每个batch有5个样本，一次epoch将进行40个batch或40次模型参数更新，1000个epoch，模型将传递整个数据集1000次，在整个训练过程中，总共有40000次batch.每批数据量的大小.用SGD的优化算法进行训练，也就是1 次iteration一起训练batch_size个样本，计算它们的平均损失函数值，来更新一次参数。batch_size的选择原则：batch_size越大，batch越少，需要迭代的次数越少，训练时间越短。

Batch Size解释为模型训练时一次采样得到的样本数，是机器学习或深度学习任务中的常见超参数。本文介绍Batch Size在不同训练模式下的量化标准，以及按Token量化的Batch Size下如何优化采样策略，使Epoch训练加速。

例如，我们可以在神经网络的每一层之后加入一个Batch Normalization层，对该层的输入数据进行标准化处理，使得网络中每一层的输入分布更加稳定，从而提高网络的训练效率和性能。Batch Normalization的计算过程涉及到每个mini-batch的均值和标准差，因此使用mini-batch的方式可以更好地适应Batch Normalization的计算要求。例如，我们可以将一个batch的600张图像分成6个mini-batch，每个mini-batch包含100张图像。

batch_size表示每个训练批次的样本数量。在训练神经网络模型时，通常需要将很多样本输入到模型中进行计算得到损失函数，然后利用反向传播算法来更新模型的参数。如果每次只输入一个样本进行计算，会大大增加训练时间和GPU显存的使用量，同时也可能导致训练过程不够稳定。因此，我们通常选择将一定数量的样本作为一个batch输入到模型中进行计算。而batch_size的大小则影响了模型参数的更新速度和训练效果。较小的batch_size可以提升参数更新的速度，但容易受到随机性较大的噪声干扰，导致训练过程波动较大；

尽可能地设大batchsize "Large Batch Large Batch在 keypoints上也是有用的，大概能提到0.4到0.3的点的AP。" 在利用 ImageNet 训练 AlexNet 模型时，其中每 GPU 的最优批量大小为 512。如果我们希望使用大量 GPU 并保证每 GPU 皆拥有理想的执行效率，则应当将批量大小设定为 16 x 512 = 8192。 "Tra...

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