卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中的batch到底是什么？
一次輸入網(wǎng)絡中的樣本數(shù) 。理想情況下batchsize最好就是所有訓練樣本數(shù)，因為內(nèi)存顯存限制，不現(xiàn)實 。所以就用少量的樣本近似整個訓練集 。因此，batchsize越大，訓練越容易收斂，學習速率也就可以大一些 。一個batch內(nèi)的樣本抽樣最好是覆蓋所有種類的樣本，盡可能的模擬原訓練集的分布，這樣訓練容易收斂點 。
機器學習中的batch_size越大越好嗎？
從實際中來看，這個問題并沒有統(tǒng)一的正確答案，需要具體問題具體分析 。但是這里可以分享一些實際訓練訓練中的經(jīng)驗 。Batch size，批大小也就是模型在每次訓練時，喂給他多少的數(shù)據(jù)量 。通常我們優(yōu)化模型所使用的損失函數(shù)公式如下，優(yōu)化的目標往往是非凸函數(shù)，因此存在諸多的局部最優(yōu)點 。其中M就是全部的訓練數(shù)據(jù)大小,f(x)是單個數(shù)據(jù)的損失函數(shù) 。
而在我們每次更新模型參數(shù)時，所用的計算公式如下：這里的Bk就是批大小，Bk是小于等于M的 。而按照選取的Bk大小，我們可以將其分成三類：1. Bk=1,即隨機梯度下降，即每次針對單個數(shù)據(jù)進行參數(shù)更新 。這種方法的優(yōu)勢在于占用的內(nèi)存很小，能夠?qū)崿F(xiàn)在線學習 。弊端也很明顯，就是很容易由于梯度方向的隨機而導致模型無法收斂，而且無法充分并行計算，訓練時間過長 。
【size設(shè)置技巧,batchsize】2. Bk=M，即每次都使用全部數(shù)據(jù)來進行模型參數(shù)的更新，這種方式在每次更新時，得到的更新梯度方向更加準確，使得模型收斂的更加穩(wěn)定 。但是缺點在于，當數(shù)據(jù)量非常大的時候，由于內(nèi)存的限制，往往無法實現(xiàn)，同時所需要訓練的epoch數(shù)也會大大增加；3. 1
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