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神经网络关于BATCH_SIZE与STEP的问题

任务占坑

在考虑这个问题时先要明白Batch size的意义.刚开始因为批量梯度下降法容易使得网络陷入局部收敛,并且样本量太大,训练速度很慢,因此就提出了随机梯度下降法.不过当时的SGD算法中的batch size=1,效果并不好,所以后面就又提出了mini-batch SGD,也就有了这里的batch size.因此,batch size不能过小,不然每次所利用的样本量太少,所包含的信息也少,我觉得至少8吧.当然也不能太大,不然就跟批量下降一样的.所以建议取8~256左右,可以根据样本量进行调整,当然还取决于你的电脑内存.

在每一个卷积层后面跟一个tf.layers.batch_normalization()就可以了.

神经网络中epoch与iteration是不相等的 batchsize:中文翻译为批大小(批尺寸).在深度学习中,一般采用SGD训练,即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练;iteration:中文翻译为迭代,1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次

不太了解你的研究背景…我知道的batch是数据集分割,把一整块训练集分成很多小块,分布训练,结果汇总,训练速度快,具有更强的泛化能力.我觉得可能是一种东西,if so ,batch[i]表示第i块数据

根据报错显示,估计是sim函数用法错误,提示输入的测试样本大小与训练样本大小不匹配,建议再仔细检查一下sim函数语法是否使用错误,或者测试样本维数是否不匹配.

批处理基于最小二乘法,比如你的网络是一层的那你的权重训练就是Wn=(X^T*X+D)^-1*X^T*Y 这里D是正则优化,来防止数据的奇异病态等等,如果是多层的,那么X是关于上一层的输出结果,以此类推,样本集可以一次处理完,比之全通的迭代网络的好处在于批处理不容易陷入局部最小值

来源:知乎程引爱折腾谈谈深度学习中的 Batch_SizeBatch_Size(批尺寸)是机器学习中一个重要参数,涉及诸多矛盾,下面逐一展开.首先,为什么需要有 Batch_Size 这个参数?Batch 的选择,首先决定的是下降的方向.如果数据集比较小

学习率是指每次训练过程中(迭代)变量改变(更新)的比率,例如x(t+1) = x(t) - a * delta其中a可以看出学习率,一般在0 - 1之间,相当于步长,而delta相当于方向.批处理样本数量,标准的BP是单样本学习的方法,例如图片识别,第一个

根据硬件合理地设置batch_size每个batch将数据读到内存 从而读入网络形成自己的pipeline

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