minibatch

FlinkSql通用调优策略

历史文章迁移，稍后整理使用DataGenerator提前进行压测，了解数据的处理瓶颈、性能测试和消费能力开启minibatch："table.exec.mini-batch.enabled","true

orange大数据技术探索者·2024-02-08 07:28

pytorch使用dataset和dataloader加载数据集

数据集：batch计算-》加快计算速度；single计算-》越过鞍点single可以得到更好的结果但是无法充分利用cpu的并行能力minibatch综合两者优势。

清明°·2024-01-30 05:08

day5-机器翻译

内容包括：机器翻译难点数据预处理数据清洗3.encoder-decoder结构机器翻译难点：普通的rnn，输入n个x，那么输出n个y，但是机器翻译输入和输出长度往往并不相等数据预处理数据清洗将输入转换为minibatch

wamgz·2024-01-08 22:58

如何选择神经网络的超参数？

1.神经网络的超参数分类神经网路中的超参数主要包括：学习率η，正则化参数λ，神经网络的层数L，每一个隐层中神经元的个数j，学习的回合数Epoch，小批量数据minibatch的大小，输出神经元的编码方式

Imagination官方博客·2024-01-08 11:55

论文笔记：详解GraphSAGE

整理了GraphSAGE（GraphSampleandaggregate图采样和聚合）论文的阅读笔记背景相关工作模型推导前向传播扩展GraphSAGE算法框架到minibatch模型训练聚合器的设置实验对

图学习的小张·2023-12-15 05:32

【深度学习】如何选择神经网络的超参数

1.神经网络的超参数分类神经网路中的超参数主要包括:1.学习率η2.正则化参数λ3.神经网络的层数L4.每一个隐层中神经元的个数j5.学习的回合数Epoch6.小批量数据minibatch的大小7.输出神经元的编码方式

TwcatL_tree·2023-11-25 17:33

（二十）Flink Table API & SQL 编程指南流式聚合性能优化

文章目录性能优化MiniBatch聚合Local-Global聚合拆分distinct聚合在distinct聚合上使用FILTER修饰符性能优化SQL是数据分析中使用最广泛的语言。

京河小蚁·2023-11-22 09:21

关于学习《机器学习算法代码实现》的问题，主要使用的是sklearn工具包遇到的问题汇总

多项式回归——拟合非线性函数在之前的学习中我们比较了三种策略：批量梯度下降,随机梯度下降，和小批量梯度下降MiniBatch方法，根据效果显示，批量梯度下降得到的拟合效果最好，直接逼近最优theta,但是缺点是速度太慢

不学习太蕉绿了！·2023-11-08 04:39

Accurate, large minibatch SGD: training Imagenet in 1 hour

Accurate,largeminibatchSGD:trainingImagenetin1hourhttps://arxiv.org/pdf/1706.02677.pdfAbstractDeeplearningthriveswithlargeneuralnetworksandlargedatasets.However,largernetworksandlargerdatasetsresultin

weixin_zdpau·2023-10-18 06:02

episode、epoch、batch-size、iteration区别

用minibatch方法时会定义batch_size，即把整个数据集分几份后，每份的大小就是batch-size。假设把10000个样本，分成500批次送进去，则每次送进20个

软件工程小施同学·2023-10-14 09:07

关于epoch、episode、iteration和batch size

文章目录batch_sizeiterationepochepisodebatch_size用minibatch方法时会定义batch_size，即把数据分几份后，每份的大小是多少。

强殖装甲凯普·2023-10-14 09:33

深度强化学习中的episode、epoch、batch-size、iteration

用minibatch方法时会定

L0_L0·2023-10-14 09:55

Flink-SQL join 优化 -- MiniBatch + local-global

背景问题1.近期在开发flink-sql期间，发现数据在启动后，任务总是进行重试，运行一段时间后，containerheartbeattimeout，内存溢出(GCoverheadlimitexceede)，作业无法进行正常工作023-10-0714:53:30,408|INFO|[flink-akka.actor.default-dispatcher-29]|Stoppingworkercont

dymkkj·2023-10-12 18:07

深度学习笔记：优化算法

1、minibatch梯度下降传统的batch梯度下降是把所有样本向量化成一个矩阵，每一次iteration遍历所有样本，进行一次参数更新，这样做每一次迭代的计算量大，要计算所有样本，速度慢，但是收敛可以比较直接地收敛到

a251844314·2023-10-07 20:23

一图拆解RLHF中TRL的PPO

//github.com/huggingface/trl/blob/main/trl/trainer/ppo_trainer.py)，step大致流程为先batched_forward_pass，再过minibatch

taoqick·2023-10-06 10:36

机器学习之SGD, Batch, and Mini Batch的简单介绍

文章目录总述SGD(StochasticGradientDescent)(随机梯度下降）Batch（批量）miniBatch(迷你批量）总述SGD,Batch,andMiniBatch是可用于神经网络的监督学习计算权重更新的方案

JNU freshman·2023-10-02 10:36

服务器系列（21）：NLLLoss和CrossEntropyLoss

祝她斩获名次哈哈哈哈偷笑参考：Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLosspytorch损失函数之nn.CrossEntropyLoss()、nn.NLLLoss()果然例子比原理更容易理解：minibatch

Doris_Meng·2023-09-30 18:37

机器学习简介

机器学习一般流程4.机器学习常用概念5.深度学习简介5.1引入--猜数字5.2深度学习5.2.1隐含层/中间层5.2.2随机初始化5.2.3损失函数5.2.4导数与梯度5.2.5梯度下降5.2.6优化器5.2.7MiniBatch

@kc++·2023-08-23 20:40

神经网络基础-神经网络补充概念-44-minibatch梯度下降法

概念小批量梯度下降法（Mini-BatchGradientDescent）是梯度下降法的一种变体，它结合了批量梯度下降（BatchGradientDescent）和随机梯度下降（StochasticGradientDescent）的优点。在小批量梯度下降中，每次更新模型参数时，不是使用全部训练数据（批量梯度下降）或仅使用一个样本（随机梯度下降），而是使用一小部分（小批量）样本。代码实现import

丰。。·2023-08-23 06:00

图神经网络 day2 图的分类

图神经网络基础算法1GCN2GraphSAGE2.1采样：采样固定长度的邻居2.2聚合2.3GraphSAGE_minibatch2.4GraphSAGE_embedding3GAT4.图网络的分类4.1

想太多!·2023-08-20 01:53

Accurate, Large Minibatch SGD: Training ImageNet in 1 Hour 笔记

作者使用了batch大小：8192，使用了256GPUs，在一个小时内训练了ResNet-50，并且得到了和256大小的batch同样的训练精度。2LargeMinibatchSGD通常来说，我们在训练有监督任务的时候，会最小化loss:是网络的参数，是训练集，就是损失函数。minibatchSGD就是在一个batch的训练集上，进行参数的更新：2.1LearningRatesforLargeMi

Junr_0926·2023-07-18 23:36

【深度学习】3-4 神经网络的学习- 学习算法的实现

这里因为使用的数据是随机选择的minibatch数据，所以称为随机梯度下降法（sto

loyd3·2023-06-21 07:59

【LSTM】读取时间序列数据 | 时间序列数据的小批量划分方法

Q：怎样随机生成一个具有n个时间步的minibatch的特征和标签？A：从随机偏移量开始拆分序列，以同时获得覆盖性和随机性。

猴猴小扣·2023-06-09 17:36

Flink 优化(六) --------- FlinkSQL 调优

目录一、设置空闲状态保留时间二、开启MiniBatch三、开启LocalGlobal四、开启SplitDistinct五、多维DISTINCT使用Filter六、设置参数总结FlinkSQL官网配置参数

在森林中麋了鹿·2023-04-15 17:41

ValueError：expected sequence of length 10 at dim 1 (got 1)

错误现象：在数据预处理创建minibatch时，因为以下代码导致出错：ValueError：expectedsequenceoflength10atdim1(got1)inout_seq.append(

DLANDML·2023-04-10 15:48

一场江湖恩怨从「聚合数据」说起——第五篇

第一个方法是MiniBatch做优化。第二个方法是LocalGlobal做优化。第三个方法是用SplitDistinct做优化。三招治敌，人生的关键点绝不能再掉链子！01临

zxhyxwwu·2023-03-28 19:04

01-svhn note

configure用于配置工程的超参数,对应到01-svhn工程下的common.py.minibatch_size=128#thenumberofinstancesinabatchnr_channel

孙培钦bone·2023-03-24 05:21

hang: nnetbin/sat-nnet-train-frmshuff.cc注解4

主体训练过程循环条件Done()函数：data_end_-data_begin_minibatch_size),其实该条和Done是重复的.b.读取一个minibatch数据，注意读的是引用.前向传递(

雨月梵雨时鸢·2023-03-17 02:32

Repeated Augment

https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/13897169.html这里的批量处理大小是指，单块GPU上的minibatch，还是指totalbatchsize?

Vinteuil·2023-02-18 22:48

torch学习笔记——利用DataSet和DataLoader加载数据集

：构造模型四：循环搭建五：整体代码一：背景为什么不用上一篇笔记中所用到的np.txtload()直接加载，是因为1、简化计算量，DataLoader中可以将整个batch分解为mini-bach（因为minibatch

wangziyanger·2023-02-02 16:52

《PyTorch深度学习实践》-B站刘二大人-day6

深度学习实践——加载数据集这次的视频是继续优化上一个视频的代码，上次我们输入糖尿病病人的数据，在处理是没有才有分成几个部分的处理，而是一整坨的放进去进行计算了，所以在加载数据集这方面我们就优化一样，用MiniBatch

爱编程的西瓜·2023-01-25 13:21

五种归一化原理及实现

五种归一化原理及实现1.BatchNormalizationperchannel，across，mini-batch总结一句话BN就是：做的是通道级别的归一化（每个通道单独算），贯穿到每个minibatch

hxh207·2023-01-22 08:20

梯度下降算法_批梯度下降法，Minibatch梯度下降法和随机梯度下降法之间的区别...

什么是梯度下降法？梯度下降法是一种机器学习中常用的优化算法，用来找到一个函数(f)的参数(系数)的值，使成本函数(cost)最小。当参数不能解析计算时(如使用线性代数)，并且必须通过优化算法搜索时，它是最佳选择。批梯度下降法batch梯度下降针对每次梯度下降迭代处理所有训练实例。如果训练样本的数量很大，那么批梯度下降在计算上将非常昂贵。因此，如果训练实例的数量很大，则批梯度下降不是首选。相反，我们

weixin_39531183·2023-01-18 22:47

2.PyTorch的Dataset和DataLoader

DataLoaderDatasets&DataLoader构建自己的数据集使用DataLoaders为训练准备数据DataLoader深入剖析2.PyTorch的Dataset和DataLoader本次笔记记录如何构建数据集，如何搭建minibatch

Aaron__Han·2023-01-16 11:23

机器学习—线性回归模型

线性回归线性模型批量梯度下降随机梯度下降MiniBatch梯度下降三种策略对比多项式回归数据样本数量对结果的影响正则化线性模型#用sklearn线性模型fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression

阿楷不当程序员·2023-01-13 16:01

Batchsize不够大，如何发挥BN性能？探讨神经网络在小Batch下的训练方法

前言BN（BatchNormalization）几乎是目前神经网络的必选组件，但是使用BN有两个前提要求：batchsize不能太小；每一个minibatch和整体数据集

Tom Hardy·2023-01-11 06:44

batch normlization随记

2，防止过拟合，《一个样本只与minibatch中其他样本有相互关系；对于同一个训练样本，网络的输出会发生变化。

CV_er·2023-01-10 07:09

GraphSAGE详解

文章目录算法思想嵌入生成算法采样算法（minibatch）邻居聚合函数适用场景不足和改进算法思想作者提出一种信息传递框架：节点的（结构和特征）信息在点与点之间传递。

黄龙马·2023-01-09 21:39

batchsize和learning rate的影响

大的batchsize，减少训练时间，提高稳定性，这是由于batchsize较大时，minibatch数据的方差较小，这也意味着带来的梯度方差较小，梯度更加可信。

雨雾霏·2023-01-08 12:47

7.3_minibatch-sgd

7.3小批量随机梯度下降在每一次迭代中，梯度下降使用整个训练数据集来计算梯度，因此它有时也被称为批量梯度下降（batchgradientdescent）。而随机梯度下降在每次迭代中只随机采样一个样本来计算梯度。正如我们在前几章中所看到的，我们还可以在每轮迭代中随机均匀采样多个样本来组成一个小批量，然后使用这个小批量来计算梯度。下面就来描述小批量随机梯度下降。设目标函数f(x):Rd→Rf(\bol

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:45

深度学习 - 调参

关于归一化的好处请参考：为何需要归一化处理3.激活函数要视样本输入选择(多层神经网络一般使用relu)4.minibatch很重要，几百是比较合适的(很大数据量的情况下)5.学习速率(learningrate

KeeJee·2022-12-06 07:54

深度学习之MiniBatch

本文是Udacity的课程学习笔记，记录以备后忘：我们先来看一个引子：Mini-batching在这一节，你将了解什么是mini-batching，以及如何在TensorFlow里应用它。Mini-batching是一个一次训练数据集的一小部分，而不是整个训练集的技术。它可以使内存较小、不能同时训练整个数据集的电脑也可以训练模型。Mini-batching从运算角度来说是低效的，因为你不能在所有样

禅心001·2022-12-03 02:18

图学习笔记（七）：图神经网络算法（二）——图采样、邻居聚合

图采样的原因：MiniBatch训练2.什么是图采样？

Laura_Wangzx·2022-11-30 11:15

XPipe: Efficient Pipeline Model Parallelism for Multi-GPU DNN Training

、Mainidea：workflow 把一个minibatch分割为T个microbatch，也就是说这个microbatch就成为了整个pipeline中的最小dataunit；每完成T个

dartao_·2022-11-29 18:10

浅谈Batch和minibatch

很多论文中，通常在Experiments这一块，会写一下trainingstrategies，其中一定会写到训练采用的Batch_size是XX（如64，32等等），或者是minibatch_size=

luissen·2022-11-29 08:19

SGD+minibatch学习

梯度下降：通过梯度下降的方向寻找极小值的过程。其过程可描述为：,引自该链接（如何理解随机梯度下降（stochasticgradientdescent，SGD）？-Evan的回答-知乎https://www.zhihu.com/question/264189719/answer/291167114）介绍：开始的时候我们随机站在一个点，把他看成一座山，每一步，我们都以下降最多的路线来下山，那么，在这个

sjz4号q·2022-11-29 08:19

如何选择minibatch size

首先，当minibatch偏小时，产生的noise能够部分避免localminima，所以相比于largeminibatch，我们偏向于使用smallminibatch。

Libra2022·2022-11-29 08:45

RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [x] at entry 0 and [x] at entry 1

解决思路：在生成dataloader需要生成dataset，那么我的错误发生原因是因为dataset中有一个minibatch的数据个数与其他miniba

Criticc·2022-11-28 01:53

【论文笔记】：Prime Sample Attention in Object Detection

作者认为在每个minibatch中的样本既不是独立的也不是同样重要的，所以一个平均的结果并不能意味着是一个更高的mAP。作者提出了PrimeSample的概念并且提出了PISA的方法

Activewaste·2022-11-24 19:43

跟着官方文档学DGL框架第十四天——大型图上的随机训练之链接预测

参考资料https://docs.dgl.ai/en/latest/guide/minibatch-link.html#guide-minibatch-link-classification-samplerhttp

cqu_shuai·2022-11-24 05:32

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