Mini-batch

深度学习100问51:什么是mini-batch

在机器学习的奇妙世界里，有个超厉害的家伙叫mini-batch，它就像是一个小魔法包。想象一下，你有一个超级大的宝箱，里面装满了各种宝贝数据。

不断持续学习ing·2024-09-05 07:47

使用 Flink Hudi 构建流式数据湖

摘要：本文介绍了FlinkHudi通过流计算对原有基于mini-batch的增量计算模型不断优化演进。

浪尖聊大数据-浪尖·2024-02-02 12:30

处理多维特征的输入

文章目录回顾多维向量的逻辑回归Mini-Batch神经网络构建模型1.数据准备2.定义模型3.构建损失函数和优化器4.训练完整代码练习回顾之前学习的分类和回归任务都是由x、y组成的数据集，但是我们的输入都是一维向量

chairon·2024-01-28 08:28

深度学习记录--学习率衰减(learning rate decay)

学习率衰减mini-batch梯度下降最终会在最小值附近的区间摆动(噪声很大)，不会精确收敛为了更加近似最小值，采用学习率衰减的方法随着学习率的衰减，步长会逐渐变小，因此最终摆动的区间会很小，更加近似最小值如下图

蹲家宅宅·2024-01-22 10:12

Day 4: 优化算法

“把所有训练样本过一遍”为一个epoch2.Mini-batchGD我们训练的时候，跑完一个mini-batch就把W和b更新一次，这样的的话，在一个epoch中，我们就已经把参数更新了多次了！

andyjkt·2024-01-21 21:45

深度学习的基本概念汇总

1.batchsizebatchsize是指在训练集中取的样本数，batch的size设置的不能太大也不能太小，因此实际工程中最常用的就是mini-batch，一般size设置为几十或者几百。

-day day up-·2024-01-20 07:01

深度学习记录--mini-batch gradient descent

batchvsmini-batchgradientdescentbatch：段，块与传统的batch梯度下降不同，mini-batchgradientdescent将数据分成多个子集，分别进行处理，在数据量非常巨大的情况下，这样处理可以及时进行梯度下降，大大加快训练速度mini-batchgradientdescent的原理两种方法的梯度下降图如下图所示batchgradientdescent是一

蹲家宅宅·2024-01-19 22:14

优化算法，理解指数加权平均

在做mini-batch梯度下降的时候，梯度的表现是这样的，image.png。如果通过指数加权平均使得梯度计算的时候更加平滑，但是整体趋势还是往函数收敛的方向走。运行效率就会增加。

lanughing·2024-01-18 03:55

深度学习的错误总结

通常，神经网络在每个小批次（mini-batch）的数据上计算损失，这个损失表示模型的预测与实际标

豆沙沙包?·2024-01-17 03:35

LightGBM原理和调参

普通的GBDT算法不支持用mini-batch的方式训练，在每一次迭代的时候，都需要多次遍历整个训练数据。这样如果把整个训练数据装进内存则会限制训练集的大小，如果不装进内存，反复的

沉住气CD·2024-01-12 05:46

DataLoader 和 Dataset

接下来，我们就要弄明白怎么对数据进行预处理，然后加载数据，我们以前手动加载数据的方式，在数据量小的时候，并没有太大问题，但是到了大数据量，我们需要使用shuffle,分割成mini-batch等操作的时候

深度学习的奋斗者·2024-01-04 04:04

机器学习----AndrewNg视频笔记记录11

)*α0其中decay-rate为另一个超参，epoch-num是指遍历数据的次数其他方法：指数下降、引入另一个超参K、离散阶梯式、手动manual其中引入超参K时，可以选择除以epoch-num或者mini-batch

今天不要熬夜·2024-01-01 00:00

为什么在深度学习里面需要mini-batch？

在deeplearning里面用到mini-Batch有两个原因，其中一个是因为mini-Batch会提升模型的训练速度还有一个主要原因则是，mini-batch给训练过程引入了随机性：对于一般的BP网络来说

脏小明·2023-12-30 07:19

Batch Normal

（线上可以使用训练时刻记录的各个Mini-Batch）BatchNormal：ForwardNetworkBatchNormalCNNBatchNormalBatch内实例之间的相互依赖和影响关系，所以考虑

dreampai·2023-12-27 23:52

深度学习模型训练小技巧

这样的好处是：有助于减缓模型在初始阶段对mini-batch的提前过拟合现象，保持分布的平稳；有助于保持模型深层的稳定性。

我就算饿死也不做程序员·2023-12-19 14:15

图上的Mini-Batch 是怎么训练的 ?

DGL为GraphSAGE实现了2种训练：full-graph和mini-batch:下面这个代码就是full-graph的GraphS

chuanauc·2023-12-19 12:18

Mini-Batch梯度下降

Mini-batch梯度下降是梯度下降法的一种改进版本，它通过每次迭代使用数据集的一个小批量（mini-batch）样本来更新模型参数，从而在训练过程中更加高效。

星宇星静·2023-12-18 12:21

机器学习的12个基础问题

1.阐述批归一化的意义算法1：批归一化变换，在一个mini-batch上应用于激活x。批归一化是一种用于训练神经网络模型的有效方法。

Angelina_Jolie·2023-12-14 13:37

吴恩达深度学习（六）

在深度神经网络训练中，面对大量的超参数，包括学习速率α、动量超参数β1、Adam优化算法中的超参数β2和ε、网络层数以及每层网络中隐藏单元的数量、学习率衰减情况下不可能只有单一的学习率、mini-batch

带刺的小花_ea97·2023-11-29 02:12

BP神经网络下MNIST字体识别

对损失函数（交叉熵，最小平方差等）进行梯度下降算法（随机梯度下降、mini-batch梯度下降等）求解，尽量避开局部最小值，收敛到全局最优值。

Silence_Dong·2023-11-25 06:03

Flink SQL流式聚合Mini-Batch优化原理浅析

点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复"面试"获取更多惊喜Hi，我是王知无，一个大数据领域的原创作者。放心关注我，获取更多行业的一手消息。前言流式聚合（streamingaggregation）是我们编写实时业务逻辑时非常常见的场景，当然也比较容易出现各种各样的性能问题。FlinkSQL使得用户可以通过简单的聚合函数和GROUPBY子句实现流式聚合，同时也内置了一些优化机制来解决部分case下可能

王知无(import_bigdata)·2023-11-22 09:21

【强化学习】DQN及其变体网络的原理讲解和代码实现

执行行为ata_tat将经验以(st,at,rt+1,st+1)(s_t,a_t,r_{t+1},s_{t+1})(st,at,rt+1,st+1)的形式存储到replaymemoryD将D中随机抽样一个mini-batch

Henry_Zhao10·2023-11-19 19:03

深度学习笔记：第二周链接汇总

训练集、验证集、测试集以及偏差和方差链接正则化链接神经网络中的梯度消失、梯度爆炸、梯度的数值逼近、梯度检验链接神经网络初始化权重设置链接第一周三次作业链接链接链接链接链接链接Mini-batch梯度下降法链接

??18045080716·2023-11-16 21:11

【转载】Pytorch模型实现的四部曲

②定义模型对着计算图（可以是脑海里的）转换为代码即可③构造损失函数和优化器跟之前大体没什么区别，这里loss取了下平均值，取平均值影响的是学习率，而且由于是Mini-Batch，结尾部分可能不足batchsize

♡Coisíní♡·2023-11-14 05:43

深度学习4：BatchNormalization（批规范化）

BatchNormalization是在每个mini-batch进行归一化操作，并将归一化操作作为模

学术菜鸟小晨·2023-11-09 05:51

自己动手实现一个深度学习算法——三、神经网络的学习

文章目录1.从数据中学习1）数据驱动2）训练数据和测试数据2.损失函数1)均方误差2)交叉熵误差3)mini-batch学习3.数值微分1）概念2）数值微分实现4.梯度1）实现2）梯度法3）梯度法实现4

千里之行起于足下·2023-11-03 08:50

机器学习中mini-batch和batch有什么区别

在机器学习和深度学习中，"mini-batch"和"batch"是两个常用的术语，它们之间存在一些区别。Mini-batch（小批量）：Mini-batch是指从训练数据集中选择的较小的数据子集。

温柔的行子·2023-10-26 18:24

Training Deep Nets with Sublinear Memory Cost 笔记

具体来说，我们设计了一个算法，训练一个nnn层网络仅耗费O(n)O(\sqrt{n})O(n)的内存，每个mini-batch只需要一个额外的前向计算成本。

图波列夫·2023-10-25 09:58

基于Storm的海量数据实时聚类

首先对于输入的样本进行缓冲，当缓冲样本的数量达到条件之后，对这些批量的样本（mini-batch）进行密度聚类，得到相应的核心对象。

xiongraorao·2023-10-24 21:33

深度学习基本概念

划分为1个：名称：batch梯度下降batch_size=m用整个训练集进行梯度下降划分为5个：名称：mini-batch梯度下降batch_size=m/5划分为m个：名称：随机梯度下降batch_size

Shilong Wang·2023-10-14 09:40

epoch和episode

一个训练集过大，往往需要划分划分为1个：名称：batch梯度下降batch_size=m用整个训练集进行梯度下降划分成5个：名称：mini-batch梯度下降batch_size=占1/5的量划分为m个

bijingrui·2023-10-14 09:26

PyTorch 深度学习之加载数据集Dataset and DataLoader(七)

1.Revision:Manualdatafeed全部Batch：计算速度，性能有问题1个：跨越鞍点mini-Batch:均衡速度与性能2.Terminology:Epoch,Batch-Size,IterationDataLoader

河图洛水·2023-10-13 17:39

吴恩达深度学习笔记优化算法

一、Mini-batchgradientdescent(小批量梯度下降法)Mini-batch：把整个训练数据集分成若干个小的训练集，即为Mini-batch。为什么要分？

uponwyz·2023-10-07 20:27

算法成角之路（深度学习进阶笔记）

深度学习进阶深度学习的实现训练,验证,测试集(Train/Dev/Testsets)偏差方差神经网络正则化dropout正则化(DropoutRegularization)随机删除神经单元优化方法mini-batch

TM 2.0·2023-10-07 20:56

sheng的学习笔记-【中文】【吴恩达课后测验】Course 2 - 改善深层神经网络 - 第二周测验

课程2_第2周_测验题目录：目录第一题1.当输入从第8个mini-batch的第7个的例子的时候，你会用哪种符号表示第3层的激活？

coldstarry·2023-10-04 19:46

第七章超参数调试、Batch 正则化和程序框架

7.1超参数如图7.1，超参数有学习率α、momentum的β、Adam的ε、神经网络层数#layers、不同层的隐藏单元数#hiddenunits、学习率衰减参数learningratedecay、mini-batch

一叶知否·2023-10-04 03:51

Pytorch梯度累积实现

梯度累积可以使用单卡实现增大batchsize的效果梯度累积原理按顺序执行Mini-Batch，同时对梯度进行累积，累积的结果在最后一个Mini-Batch计算后求平均更新模型变量。

看星河的兔子·2023-09-27 10:29

Batch Normalization和Layer Normalization的区别是什么？

Normalization的典型计算公式：NormalizationNormalization的实现过程中，有两种方式，一种是在batch维度上，与mini-batch相关的BatchNormaliz

LabVIEW_Python·2023-09-26 23:47

机器学习笔记：概念对比——损失函数，代价函数，目标函数

LossFunction通常是针对单个训练样本而言给定一个模型输出和一个真实值y，损失函数是代价函数CostFunction通常是针对整个训练集（或者在使用mini-batchgradientdescent时一个mini-batch

UQI-LIUWJ·2023-09-23 04:24

PyTorch深度学习（四）【加载数据集、多分类问题】

加载数据集：使用mini-batch训练数据。使用mini-batch之前先了解三个概念：（Batch之前聊过）Epoch、Batch-Size、Iterations。

每天都是被迫学习·2023-09-18 20:23

【深度学习】Mini-Batch梯度下降法

Mini-Batch梯度下降法在开始Mini-Batch算法开始之前，请确保你已经掌握梯度下降的最优化算法。

NormalConfidence_Man·2023-09-10 08:07

pytorch常用损失函数

损失函数的基本用法：criterion=LossCriterion()#构造函数有自己的参数loss=criterion(x,y)#调用标准时也有参数得到的loss结果已经对mini-batch数量取了平均值

weixin_34388207·2023-09-09 19:59

Layer Normalization

最近引入的一种称为批量归一化的技术，使用一个神经元的输入在一个mini-batch的训练案例上的分布来计算均值和方差，然后用这些均值和方差来归一化该神经元在每个训练案例上的输入。

weixin_37958272·2023-08-27 10:55

因果推断深度学习工具箱 - Perfect Match: A Simple Method for Learning Representations For Counterfactual Infe...

ASimpleMethodforLearningRepresentationsForCounterfactualInferenceWithNeuralNetworks核心要点现有的深度学习的overlycomplex，作者通过propensitymatching的方法，用目标样本其他treatment下的最近邻样本，构造训练的mini-batch

processor4d·2023-08-27 03:19

机器学习之SGD（Stochastic Gradient Descent，随机梯度下降）

它每次迭代时从训练数据中随机选择一个小批量（mini-batch）的样本来计算梯度，然后使用梯度的相反方向更新模型参数。这一过程被

奋进的大脑袋·2023-08-25 12:15

改善神经网络——优化算法（mini-batch、动量梯度下降法、Adam优化算法）

改善神经网络——优化算法梯度下降Mini-batch梯度下降（Mini-batchGradientDescent）指数加权平均包含动量的梯度下降RMSprop算法Adam算法优化算法可以使神经网络运行的更快

Luo_LA·2023-08-20 22:44

刘二大人第8讲加载数据集源代码

不能实例化对象，主要是用于构造我们的数据集2、DataLoader需要获取DataSet提供的索引[i]和len;用来帮助我们加载数据，比如说做shuffle(提高数据集的随机性)，batch_size,能拿出Mini-Batch

weixin_47552564·2023-08-18 22:09

FAST-RCNN论文解读

SPPnet改进SPPnet缺点FAST-RCNNFAST-RCNN模型架构ROI池化层FAST-RCNN训练过程预训练模型初始化FAST-RCNN主干网微调网络FAST-RCNN几个细节多任务损失函数Mini-batch

enginelong·2023-08-16 10:42

梯度下降算法

目录梯度下降法随机梯度下降法实验分析mini-batch梯度下降法importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltw=1.0defforward(x):""":paramx

Q渡劫·2023-08-01 16:25

加载数据集--准备数据集mini-batch

批量梯度下降法（BatchGradientDescent，BGD）：在更新参数时，BGD根据batch中的所有样本对参数进行更新。（计算速度快）随机梯度下降法（StochasticGradientDescent，SGD）：和BGD的原理类似，区别在于每次随机选取一个样本j求梯度。（计算性能好，耗时）小批量梯度下降法（Mini-batchGradientDesent，也称Mini-batchSGD）

Yuerya.·2023-07-29 04:03

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