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BatchSize
训练神经网络中最基本的三个概念:Epoch, Batch, Iteration
1.名词解释2.换算关系实际上,梯度下降的几种方式的根本区别就在于上面公式中的
BatchSize
不同。*注:上表中Mini-Batch的Batch个数为N/B+1是针对未整除的情况。整除则是N/B。
Arvid Y
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2020-09-14 05:13
ML
【PyTorch学习】(四)Dataloader的正确打开方式
github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/utils/data/dataloader.pyDataloader接口主要将上篇博客中自定义的数据读取接口的输出按照
batchsize
Kevin NuNu
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2020-09-13 23:26
PyTorch学习
送丹入炉:学会使用Dataloader方法包装我们的数据 【PyTorch】
Dataloader之前要构建好一个继承了Dataset类的数据集类,在Dataset类中完成语料的预处理(主要是tokenizer和embeeding过程),之后再用Dataloader包装Dataset,设置
batchsize
天才小呵呵
·
2020-09-13 21:00
Pytorch
自然语言处理
pytorch
数据预处理
Flume 中Sink批量参数设置调优
在Flume配置中,Sink的参数
batchSize
会影响到整个流程的性能。
iteye_3759
·
2020-09-13 19:07
pytorch中的loss函数(1):MultiLabelSoftMarginLoss
loss的计算公式如下:其中,x是模型预测的标签,x的shape是(N,C),N表示
batchsize
,C是分类数;y是真实标签,shape也是(N,C),。的值域是(0,);的值域是(1,);的值
不平凡的猪zZ
·
2020-09-13 04:20
深度学习
机器学习算法岗面经 | 优化方法总结对比:SGD、Momentum、AdaGrad、RMSProp、Adam
θ=θ−α▽θJ(θ)\theta=\theta-\alpha\bigtriangledown_{\theta}J(\theta)θ=θ−α▽θJ(θ)
Batchsize
是算法设计中需要调节的参数,较小的值让学习过程收敛更快
Liangjun_Feng
·
2020-09-12 18:42
机器学习算法岗面经
算法岗面经
机器学习
优化器对比
Adam
SGD
关于Normalization的一些学习
mini-batch就表示有一定的
batchsize
(>1)。实验发现当
batchsize
<8时神经网络的输出误差会显著增大。
塔塔的守护者
·
2020-09-12 18:05
深度学习
解决loss值不下降问题(转)
solution-to-loss-doesnt-drop-in-nn-train/1.模型结构和特征工程存在问题2.权重初始化方案有问题3.正则化过度4.选择合适的激活函数、损失函数5.选择合适的优化器和学习速率6.训练时间不足7.模型训练遇到瓶颈8.
batchsize
weixin_34208283
·
2020-09-11 22:50
深度学习
batchsize
对结果的影响
转自知乎原文地址:https://www.zhihu.com/question/32673260CharlesShang、Ricardo、GMKKT等人赞同谈谈深度学习中的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,完全可以采用全数
abcabsd
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2020-09-11 20:57
[调参]batch_size的选择
[调参]batch_size的选择链接:https://www.zhihu.com/question/61607442/answer/440944387首先反对上面的尽可能调大
batchsize
的说法,
急流勇进
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2020-09-11 05:37
【深度学习调参】深度学习模型面临的挑战与24种优化策略详解
学习网络权重很困难1.3求解非凸误差面1.4学习算法的构成1.4.1损失函数1.4.2权重初始化1.4.3批次大小1.4.4学习率1.4.5训练周期2.深度学习模型优化策略2.1更好的学习技术2.1.1批次大小(
BatchSize
datamonday
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2020-09-10 20:40
深度学习(Deep
Learning)
【深度学习】神经网络调参实战经验
学习率减缓机制1.轮数减缓(stepdecay)2.指数减缓(exponentialdecay)3.分数减缓(1/tdecay)应用最多的为轮数减缓不同学习率下loss随轮数的变化2、
batchsize
McGregorWwww
·
2020-09-10 16:56
tensorflow
深度学习
Caffe深度学习框架作者贾扬清online内容分享III
受限于gpu内存,
batchsize
不能选太大,这会导致结果的不收敛,话句话说那训练过程中batch的大小对结果影
faith默默
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2020-09-10 15:53
Data
Mining/Machine
Learning
吴恩达老师深度学习视频课笔记:超参数调试、Batch正则化和程序框架
需要调试的重要超参数一般包括:学习率、momentum、mini-
batchsize
、隐藏单元(hiddenunits)、层数、学习率衰减。一般对于你要解决的问题而言,你很难提前知道哪个参数最重要。
fengbingchun
·
2020-09-10 13:09
Deep
Learning
吴恩达深度学习笔记 course2 week3 超参数调试,Batch Norm,和程序框架
TuningProcess对超参数的一个调试处理一般而言,在调试超参数的过程中,我们通常将学习率learning_rate看作是最重要的一个超参数,其次是动量梯度下降因子β(一般为0.9),隐藏层单元个数,mini-
batchsize
banghu8816
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2020-09-10 12:05
【神经网络计算】——神经网络实现鸢尾花分类
参考链接:深度学习中的batch理解(
batchsize
一次喂给神经网络的数据大小量)用CNN做图像分类的时候,为什么要一批一批地输入数据?对样本数据的
拾牙慧者
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2020-08-30 22:57
#
机器学习实战
python
机器学习
深度学习
神经网络
人工智能
关于siamfc深度网络训练以及改进的点和总结
例如样本总数为N,每个minibatch的
batchsize
为n,则迭代次数=N/nbatchsize:每迭代一个数据批次batch,则相当于损失函数的值在优化空间中“下降”了一个步长。
目标跟踪的小白妹子
·
2020-08-26 15:48
siamese
ValueError: A `Concatenate` layer requires inputs with matching shapes except for the concat axis.
densnet时出现上述问题:x=concatenate([x,cb],axis=-1)原因是,图像通道数位置的不同造成的,keras基于tensorflow开发的而tensorflow的图像格式是[
batchsize
jayckwang
·
2020-08-26 15:08
keras
Tensorrt使用时遇到的一些坑
而int则需要将变量转换为np.int32才能正确的读到onnx2trt使用该命令进行转换时,记得添加-b参数,将
batchsize
设置为1
孟同学
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2020-08-26 15:50
deep
Learning
pytorch的tensorboard使用方法
注释(学习率,
batchsize
和图像尺寸)加
sakumashirayuki
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2020-08-26 14:56
pytorch
深入浅出——搞懂卷积神经网络的过拟合、梯度弥散、
batchsize
的影响的问题(二)
上一篇主要是对卷积神经网络的整个训练过程中公式以及误差的推导给出详细的分析。博客地址:http://blog.csdn.net/u010402786/article/details/51226825这一篇主要对卷积神经网络中出现的一些问题进行一个详细的阐述。第一个问题:模型过拟合1.1什么是过拟合所谓过拟合(Overfit),是这样一种现象:一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合,但是在
炼丹术士
·
2020-08-25 17:13
深度学习
卷积神经网络训练三个概念(epoch,迭代次数,
batchsize
)
转载自:https://blog.csdn.net/qq_37274615/article/details/81147013?utm_medium=distribute.pc_relevant_download.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_downl
BiBlioManiaa
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2020-08-25 15:07
DL
用pymongo 删除mongodb中的重复数据(aggregate mapreduce)
方法一aggergate:aggregate是mongo管道方法,使用管道运行百万以上数据需要注意:
batchsize
(如果长时间连接mongo会导致游标丢失错误,这个参数是每次读取数量,可以设置为固顶置
aioyq48682
·
2020-08-25 06:51
D2L-pytorch版 Task07笔记
对于noisygradient,我们需要谨慎的选取学习率和
batchsize
,来控制梯度
迪森马斯
·
2020-08-24 05:37
D2L
NLP理论实践问题记录
训练好的模型怎么保存及重新调用3TensorFlow2.0和1.0的选择4cnews_loader中的batch_iter方法,默认batch_size默认64,模型代码中验证使用了128,没见过用100,200这种随机的,
batchsize
HAITG
·
2020-08-23 23:19
python基础学习
深度神经网络学习
NLP入门
gradient_accumulation_steps
假设原来的
batchsize
=10,数据总量为1000,那么一共需要100trainsteps,同时一共进行100次梯度更新。
要努力的鱼~
·
2020-08-23 08:08
基础知识
Batch,Epoch,Batch size,Iteration的概念解释
每次送入训练的不是所有数据而是一小部分数据,另外,
batchsize
和batchnumbers不是同一个概念。
※夏日星空※
·
2020-08-23 06:51
深度学习
深度学习
Keras 自定义优化器,实现小内存大Batch更新梯度
1、“软batch”、梯度累计我是用maskrcnn做分割,模型比较庞大,1080显卡最多也就能跑
batchsize
=2,但又想起到
batchsize
=64的效果,那可以怎么办呢?
纸上得来终觉浅~
·
2020-08-23 06:07
keras
Pytorch每次训练到Epoch1最后出现size不匹配的一个可能原因
这样,如果总的训练集的Size不能被
batchSize
整除,就会出现网络输入数据的Size和生成的随机变量的size在
Batchsize
那个维度上不匹配的问题,从而报错。
R.X. NLOS
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2020-08-23 06:52
Code
Deep
Learning
pytorch
python
深度学习
mysql批处理性能优化
1、mysqlinsert####第一种测试情况
batchSize
=5000;connection.setAutoCommit(false);prepStatement.addBatch();##---
yazi-xp
·
2020-08-23 02:32
Java
深度学习中经常看到epoch、 iteration和
batchsize
,下面按自己的理解说说这三个的区别:
深度学习中经常看到epoch、iteration和
batchsize
,下面按自己的理解说说这三个的区别:(1)
batchsize
:批大小。
谢润忠
·
2020-08-22 22:59
深度学习中的batch的大小对学习效果有何影响?
-程引的回答-知乎[3]
batchsize
越大,学习率也要越大小结:优点缺点batch_size较大训练时间减少,收敛更加稳定每个epoch更新次数变小,模型达到相同的精度需要的epoch数量batch_size
pyxiea
·
2020-08-22 15:54
Deep
Learning
RNN:timestep、inputsize、
Batchsize
的区别
近期读了一些关于LSTM的文章,但仍旧很难理解,关键就是不懂输入、输出是什么,相比于图像处理的CNN,RNN特别抽象。昨晚花了很大的精力去理解“遗留状态”这个概念,现在终于明白了一些,关键在timestep这个概念。一、深入理解timestep我们看到的所有的RNN结构图,其实都是在一个timestep中的,而不是整个序列。(这句话很简单,但真的是花了很长时间才领悟到的)以下引用自知乎回答:我的R
菜鸡的自我拯救
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2020-08-22 14:06
机器学习/深度学习算法
机器学习/深度学习算法
深度学习(卷积网络、循环神经网络、对抗神经网络、Tensorflow实战)
下采样:预处理:归一化,对所有像素点进行0-1归一化将一列数再转换为图像,图像大小28281独热编码:将label的编号分为测试集和训练集一般标准差指定的较小,偏置也指定一个常数tf都是在4维上,
batchsize
位沁
·
2020-08-22 13:40
深度学习
DataLoader以及图片处理操作---------Pytorch
DataLoadertorch.utils.data.DataLoader(#数据集;批大小;是否乱序dataset,batch_size=1,shuffle=False,#读取数据的进程数num_workers=0,#当样本数不能被
batchsize
轻羽羽
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2020-08-22 13:09
PyTorch
深度学习基础---综合
GPU显存老是溢出的问题
最近在跑实验的时候,遇到模型训练到一定step,GPUmemory溢出的问题,刚开始想调
batchsize
,从96->48->24,一方面还是会溢出,另一方面训练的时间会成倍数地增加,目前用的是6张GPU
猴猴猪猪
·
2020-08-22 13:38
深度学习
ECG分类(二)
batchsize
=64learningrate=0.01totaltrainingprocess=100epochs(个人觉得这里没有使用图像处理中的3x3,1x1等更小卷积核,
kahuifu
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2020-08-22 12:03
ECG
YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection论文学习
3.2选择BoF和BoS3.3其他提升3.4YOLOv44实验4.1实验设置4.2不同feature对分类网络训练的影响4.3检测网络训练4.4不同骨干网络和预训练模型对检测的影响4.5不同mini-
batchsize
芦花似雪
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2020-08-22 00:24
目标检测
深度学习论文
YOLO
记录Flume使用KafkaSource的时候Channel队列满了之后发生的怪异问题
先来描述一下这个问题的现象:Flume的Source用的是KafkaSource,Sink用的是CustomSink,由于这个CustomSink写的有一点小问题,比如
batchSize
是5000次,第
rolin-刘瑞
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2020-08-21 21:39
flume
英伟达(NVIDIA)训练深度学习模型神器APEX使用指南
你是否苦闷于教研室卡不多,卡显存不大,很多模型没法跑,是否发愁不能用很大的
batchsize
导致loss没法降低。如果你使用的是PyTorch,恭喜你,你完全可以使用APEX从中解脱出来。
咆哮的阿杰
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2020-08-21 04:39
Pytorch
pytorch-----RetinaFace(代码网络理解)
(1)骨干网:mobilenet0.25输入图片[640,640,3]
batchsize
=32有三层输出:对应图片的c3,c4,c5;out1[32,64,80,80]out2[32,128,40,40
王小凡wxf
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2020-08-21 02:29
RetinaFace
深度学习: softmax loss 计算
转载自caffe层解读系列-softmax_loss:计算过程softmax_loss的计算包含2步:(1)计算softmax归一化概率(2)计算损失这里以
batchsize
=1的2分类为例:设最后一层的输出为
JNingWei
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2020-08-20 22:00
深度学习
深度学习
为啥:使用mybatis-plus的批量插入接口特别慢?
我在网上搜关于saveBatch的资料,很少,只知道
batchSize
是分批处理时一次性处理的数据条数,它的本质是为了让开发者选取一个小于数据库支持的size值,以便碰到异常时可以针对提交的数据进行回滚
liuji0517
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2020-08-20 16:29
【语义分割】深度学习中常见概念回顾(全大白话解释,一读就能懂!)
一、epoch、
batchsize
和iteration1.1Epoch定义:一个epoch指代所有的数据送入网络中完成一次前向计算及反向传播的过程。
西北种田文
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2020-08-19 15:47
深度学习
PyTorch学习之归一化层(BatchNorm、LayerNorm、InstanceNorm、GroupNorm)
BN,LN,IN,GN从学术化上解释差异:BatchNorm:batch方向做归一化,算NHW的均值,对小
batchsize
效果不好;BN主要缺点是对
batchsize
的大小比较敏感,由于每次计算均值和方差是在一个
framebreak
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2020-08-19 05:01
pytorch
Pytorch中的Batch Normalization操作
我们假设在网络中间经过某些卷积操作之后的输出的featuremap的尺寸为4×3×2×24为batch的大小,3为channel的数目,2×2为featuremap的长宽整个BN层的运算过程如下图上图中,
batchsize
YongjieShi
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2020-08-19 04:04
solver.prototxt解析
在MNIST例子里,在网络配置文件里已经设置test网络的
batchsize
=100,这里test_iter设置为100,那在测试阶段共有100*100=10000图片被处理test_interval:
778811
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2020-08-19 03:54
深度学习
卷积神经
caffe
卷积神经网络
CNN
寻找最优初始学习率-Keras实现
参考知乎某大牛的回答,原链接为:如何找到最优学习率经过了大量炼丹的同学都知道,超参数是一个非常玄乎的东西,比如
batchsize
,学习率等,这些东西的设定并没有什么规律和原因,论文中设定的超参数一般都是靠经验决定的
JobYuanPioneer
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2020-08-19 03:57
学习笔记
PointNet复现
一、代码运行1.分类任务1.1训练pythontrain.py--batch_size=8显卡显存太小,只能跑
batchsize
为8的,训练250个epoch。
KylinQAQ
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2020-08-19 02:18
三维物体识别
深度学习
tensorflow
BN层
CNN中可把每个特征图看成是一个特征处理(神经元),因此在使用BN的时候,Mini-
batchsize
的大小就是mpq,对于每一个特征图只有一对科学系的参数。
一个小迷糊66
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2020-08-19 02:04
算法面试
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