深度学习中Batch_size的大小对模型训练的影响

深度学习中Batch_size的大小对模型训练的影响

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/qq_39056987/article/details/105071150

序言

本文讨论深度学习中Batch_size的大小对模型训练的影响。Batch_size是深度学习中一个重要的超参数，它决定了模型训练时每次迭代所使用的样本数量。合理设置Batch_size可以显著影响模型的训练效率和最终性能。

Batch_size的作用

Batch_size决定了梯度下降的方向。在合理范围内，增大Batch_size有以下好处：

1. 提高内存利用率：大Batch_size可以更好地利用GPU的并行计算能力，提高大矩阵乘法的效率。
2. 减少迭代次数：对于相同的数据量，使用大Batch_size可以减少完成一次epoch所需的迭代次数，从而加快处理速度。
3. 更稳定的下降方向：在一定范围内，较大的Batch_size能提供更准确的梯度估计，减少训练过程中的震荡。

然而，盲目增大Batch_size也会带来一些问题：

1. 内存限制：虽然提高了内存利用率，但过大的Batch_size可能会超出GPU的显存容量。
2. 训练时间增加：虽然迭代次数减少，但每次迭代需要处理的数据量增加，导致整体训练时间延长，参数更新速度变慢。
3. 随机性丧失：当Batch_size增大到一定程度时，其确定的下降方向已经基本不再变化，失去了随机性带来的优势。

Batch_size的两种极端设置

1. Batch_size为全数据集（Full Batch Learning）

在数据集较小时，Full Batch Learning有以下优点：

• 由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。
• 可以使用Rprop算法，只基于梯度符号并且针对性单独更新各权值，避免了选择全局学习率的困难。

但在大数据集上使用Full Batch Learning，上述优点会变成缺点：

• 随着数据集的海量增长和内存限制，一次性载入所有数据变得不可行。
• Rprop方式的迭代会因为各Batch之间的采样差异性，导致梯度修正值相互抵消，无法有效更新。

2. Batch_size设置为1（Online Learning）

在线学习（Batch_size=1）理论上是最优的，但实际应用中会出现以下问题：

• 收敛不稳定：由于每次只使用一个样本进行梯度估计，难以达到稳定收敛。
• 精度较差：线性神经元的均方误差代价函数在局部近似为抛物面，单样本梯度方向难以准确反映整体趋势。

实际应用建议

1. 根据GPU显存设置最大Batch_size，通常选择8的倍数（如16、32、64），以获得最佳并行计算效率。
2. 可以通过实验选择几个8的倍数的Batch_Size，观察loss的下降情况，选择效果更好的值。

总结

1. 大Batch_size收敛快，训练次数少，准确率上升稳定，但实际精度可能不高。
2. 小Batch_size收敛慢，可能需要调整基础学习速率，但实际精度较高。