【QLBD】深度学习小笔记（一）

几个概念解释

1、batch_size

batch_size， 又叫 批尺度，作用：决定 梯度下降方向，意义：1次迭代所使用的样本量。

（1）小数据集：

通常在数据集较小时采用Full Batch Learning 即全数据集的形式。使用梯度下降 的方法，一次迭代样本量为全量的数据集。

便于并行计算，数据量大了会比较慢。

（2）大数据集：

数据集较大的时候，Full Batch learning 的方法就不再合适，这时候有两种选择：

一、随机梯度下降，batch_size = 1，即每次迭代的样本数为1；

优点：基于每个采样去修正，修正幅度大了以后，就容易跳出局部极值，避免过拟合发生；速度比全数据集的形式要快；

缺点： 难以并行计算；因为每次更新基于单个采样，很容易导致难以收敛；

二、批梯度下降，Mini-batches Learning ，batch_size = n，即每次迭代的样本数为n，1

一部分数据作为一个batch，这种情况每次更新模型修正幅度没有全量数据集形式 那么小，也没有随机梯度下降 那么大，而且可以并行计算，所以速度也比较快。

一般在监督训练阶段，可选择小batch size进行初步训练，让模型跳出局部极值，之后用大的batch size让模型收敛，这样一般能达到较好的效果。

实际运用：

batch_size设的大一些，收敛得快，也就是需要训练的次数少，准确率上升得也很稳定，但是实际使用起来精度不高。

batch_size设的小一些，收敛得慢，而且可能准确率来回震荡（不收敛），所以还要把基础学习速率降低一些；但是实际使用起来精度较高。

合理选择 Batch_Size：

1、有利于提高内存利用率，盲目增大会导至内存不够。

2、一次 epoch（全数据集）所需的迭代次数减少，对于相同数据量的处理速度进一步加快；但是要想达到相同的精度，其所花费的时间会大大增加。

3、在一定范围内，一般来说 Batch_Size 越大，其确定的下降方向越准，引起训练震荡越小；增大到一定程度，其确定的下降方向已经基本不再变化。

2、iteration

迭代次数，表示一次迭代，每次迭代更新一次网络结构的参数。

3、epoch

一轮，一个epoch表示过了一遍训练集中的所有样本

关系举例：

train_num = 15000

iteration = 235

则：

batch_size = train_num/iteration = 64