【深度学习】深入浅出Batch Size，对模型训练的影响分析

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本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 导读 对于一些同学来 说Batch Size只是一个可以随便调节以适应不同显存环境的参数，事实真是如此吗。本文将结合一些理论知识，通过大量实验，探讨Batch Size的大小对训练模型及模型性能的影响，希望对大家有所帮助。 在本文中，我们试图更好地理解批量大小对训练神经网络的影响。具体而言，我们将涵盖以下内容： 什么是Batch Size？ 为什么Batch Size很重要？ 小批量和大批量如何凭经验执行？ 为什么大批量往往性能更差，如何缩小性能差距？ 什么是Batch Size？ 训练神经网络以最小化以下形式的损失函数： theta 代表模型参数 m 是训练数据样本的数量 i 的每个值代表一个单一的训练数据样本 J_i 表示应用于单个训练样本的损失函数 通常，这是使用梯度下降来完成的，它计算损失函数相对于参 ………………………………