深度学习中epoch、batch、batch size和iterations详解
1.epoch在训练一个模型时所用到的全部数据;备注:一般在训练时都要使用多于一个的epoch,因为在神经网络中传递完整的数据集仅仅一次是不够的,只有将完整的数据集在同样的神经网络中传递多次,才会得到比较优秀的训练效果,当然也不行,容易过拟合,所以要根据实验选择自己最合适的。epoch...
深度学习基础入门篇[六]:模型调优,学习率设置(Warm Up、loss自适应衰减等),batch size调优技巧,基于方差放缩初始化方法。
深度学习基础入门篇[六]:模型调优,学习率设置(Warm Up、loss自适应衰减等),batch size调优技巧,基于方差放缩初始化方法。1.学习率学习率是训练神经网络的重要超参数之一,它代表在每一次迭代中梯度向损失函数最优解移动的步长,通常用$\eta$表示。它的大小决定网络学习速度的快慢。在...
如何理解深度学习分布式训练中的large batch size与learning rate的关系?
问题详情: 在深度学习进行分布式训练时,常常采用同步数据并行的方式,也就是采用大的batch size进行训练,但large batch一般较于小的baseline的batch size性能更差,请问如何理解调试learning rate能使large batch达到small batch同样的收敛...
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