丸子姑娘vivi
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深度学习中Batch Size的大小对训练过程的影响

最近在调参，看了一下batch size这个参数的意义以及对训练过程的影响。故记录一下自己学习到的内容：
batch size大小的直接影响很明显：影响一个epoch中需要迭代iteration的次数以及完成每个epoch所需的时间。

从训练的角度来讲，batch size较小时，相邻Mini-batch间的差异较大，会导致loss曲线震荡比较严重，收敛速度会比较慢；而batch size较大时，相邻mini-batch间的差异较小，loss曲线较平滑，收敛速度相对较快，但由于梯度下降较平滑，会导致训练只朝着一个方向走，容易陷入局部最小值。

batch size与学习率lr的配合调参：一般情况下，对于较小的batch size，设置较小的lr，避免异常值对结果造成大的扰动；而对于较大的batch size，设置大一点的lr，因为大的batch size每次迭代的梯度方向相对固定，大的lr可以加快其收敛速度。

参考文章：https://cloud.tencent.com/developer/article/1528214

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