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深度学习中batch size的选择

深度学习中batch size的选择

作者: LabVIEW_Python | 来源:发表于2021-02-21 06:14 被阅读0次

在深度学习训练过程中，batch size有三种选择：

  • batch mode(batch模式)，batch size = total dataset，每次迭代时间最长，Loss值最稳定
  • stochastic mode(随机模式)，batch size = total dataset，每次迭代时间最短，但Loss抖动最厉害
  • Mini-batch mode(Mini-batch模式)，1< batch size < total dataset，每次迭代时间适中，Loss值较稳定

在Mini-batch 模式下，选择batch size考虑的因素主要是适配(fit) CPU/GPU的内存位宽，所以，通常取2的整数幂，例如：16,32,64,128...

  • 32是一个最常用的默认值
  • batch size过大会导致 memory overflow

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