batchsize+epoch
@苗研3016：神经网络中epoch与iteration相等吗 -
曾珍18464872313…… 神经网络中epoch与iteration是不相等的 batchsize:中文翻译为批大小(批尺寸).在深度学习中,一般采用SGD训练,即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练;iteration:中文翻译为迭代,1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次...
@苗研3016：epoch和iteration的区别 -
曾珍18464872313…… 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.在深度学习中,一般采用SGD训练,即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练;(2)iteration:1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次;(3)epoch:1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次;举个例子,训练集有1000个样本,batchsize=10,那么:训练完整个样本集需要:100次iteration,1次epoch.关于batchsize可以看看这里.
@苗研3016：怎么选取训练神经网络时的Batch size -
曾珍18464872313…… 在考虑这个问题时先要明白Batch size的意义.刚开始因为批量梯度下降法容易使得网络陷入局部收敛,并且样本量太大,训练速度很慢,因此就提出了随机梯度下降法.不过当时的SGD算法中的batch size=1,效果并不好,所以后面就又提出了mini-batch SGD,也就有了这里的batch size.因此,batch size不能过小,不然每次所利用的样本量太少,所包含的信息也少,我觉得至少8吧.当然也不能太大,不然就跟批量下降一样的.所以建议取8~256左右,可以根据样本量进行调整,当然还取决于你的电脑内存.
@苗研3016：tensorflow怎么调整batch size -
曾珍18464872313…… 原文如下: 在刚开始学习使用TF的过程中,我不是很理解什么是“batch”.也经常有人问,到底minibatch是干什么的? 然而这是一个在TF中,或者说很多DL的框架中很常见的词. 这个解释我觉得比较贴切也比较容易理解.引用如下: 深度...
@苗研3016：batchsize=1时怎么利用多GPU进行计算 -
曾珍18464872313…… CPU可以并行计算,传统的计算阵列也是用CPU组建的.现在的GPU计算是因为单个GPU的多核心,重复计算能力强,通过低投入的GPU计算阵列就可以达到以往大型CPU阵列并行系统的效率.CPU计算在通用计算上的价值更大...比如说大量数据的重复运算就可以用并行计算的方式来进行,可利用GPU加速,而线性处理的时候GPU效率较低,此时CPU效率更高.因此现在全球超级计算机前几名的机器都采用了混合架构,也就是CPU-GPU混合架构.
@苗研3016：kafka batch.size 设置多大合适 -
曾珍18464872313…… 使用bulk API 初次索引的时候,把 replica 设置为 0 增大 threadpool.index.queue_size 增大 indices.memory.index_buffer_size 增大 index.translog.flush_threshold_ops 增大 index.translog.sync_interval 增大 index.engine.robin.refresh_interval
@苗研3016：batch size 是什么意思 -
曾珍18464872313…… 1 批量大小 2 批量型号
@苗研3016：sqlbulkcopy的batchsize属性设为10000,如果不足会报错吗 -
曾珍18464872313…… SqlBulkCopy的BatchSize的问题 [问题点数:100分] ...然后循环dt.Rows.Count,把10000笔申请的Batch循环输出...如是商业用途请联系原作者....
@苗研3016：后燃效应是什么? -
曾珍18464872313…… 后燃效应通常指的是,在你的训练结束后(尤其是高强度的运动),身体会以更快的速度持续燃烧热量.它在学术上的说法是运动后过量耗氧量,简称EPOC.有人称,EPOC能够显著提高你的代谢,让你的身体在训练后成为燃脂机器,躺着也...
@苗研3016：如何优化hibernate -
曾珍18464872313…… 是设定JDBC的Statement读取数据的时候每次从数据库中取出的记录条数,一般设置为30、50、100.Oracle数据库的JDBC驱动默认的Fetch Size=15,设置Fetch Size设置为:30、50,性能会有明显提升,如果继续增大,超出100,性能提升...
曾珍18464872313…… 神经网络中epoch与iteration是不相等的 batchsize:中文翻译为批大小(批尺寸).在深度学习中,一般采用SGD训练,即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练;iteration:中文翻译为迭代,1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次...
@苗研3016：epoch和iteration的区别 -
曾珍18464872313…… 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.在深度学习中,一般采用SGD训练,即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练;(2)iteration:1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次;(3)epoch:1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次;举个例子,训练集有1000个样本,batchsize=10,那么:训练完整个样本集需要:100次iteration,1次epoch.关于batchsize可以看看这里.
@苗研3016：怎么选取训练神经网络时的Batch size -
曾珍18464872313…… 在考虑这个问题时先要明白Batch size的意义.刚开始因为批量梯度下降法容易使得网络陷入局部收敛,并且样本量太大,训练速度很慢,因此就提出了随机梯度下降法.不过当时的SGD算法中的batch size=1,效果并不好,所以后面就又提出了mini-batch SGD,也就有了这里的batch size.因此,batch size不能过小,不然每次所利用的样本量太少,所包含的信息也少,我觉得至少8吧.当然也不能太大,不然就跟批量下降一样的.所以建议取8~256左右,可以根据样本量进行调整,当然还取决于你的电脑内存.
@苗研3016：tensorflow怎么调整batch size -
曾珍18464872313…… 原文如下: 在刚开始学习使用TF的过程中,我不是很理解什么是“batch”.也经常有人问,到底minibatch是干什么的? 然而这是一个在TF中,或者说很多DL的框架中很常见的词. 这个解释我觉得比较贴切也比较容易理解.引用如下: 深度...
@苗研3016：batchsize=1时怎么利用多GPU进行计算 -
曾珍18464872313…… CPU可以并行计算,传统的计算阵列也是用CPU组建的.现在的GPU计算是因为单个GPU的多核心,重复计算能力强,通过低投入的GPU计算阵列就可以达到以往大型CPU阵列并行系统的效率.CPU计算在通用计算上的价值更大...比如说大量数据的重复运算就可以用并行计算的方式来进行,可利用GPU加速,而线性处理的时候GPU效率较低,此时CPU效率更高.因此现在全球超级计算机前几名的机器都采用了混合架构,也就是CPU-GPU混合架构.
@苗研3016：kafka batch.size 设置多大合适 -
曾珍18464872313…… 使用bulk API 初次索引的时候,把 replica 设置为 0 增大 threadpool.index.queue_size 增大 indices.memory.index_buffer_size 增大 index.translog.flush_threshold_ops 增大 index.translog.sync_interval 增大 index.engine.robin.refresh_interval
@苗研3016：batch size 是什么意思 -
曾珍18464872313…… 1 批量大小 2 批量型号
@苗研3016：sqlbulkcopy的batchsize属性设为10000,如果不足会报错吗 -
曾珍18464872313…… SqlBulkCopy的BatchSize的问题 [问题点数:100分] ...然后循环dt.Rows.Count,把10000笔申请的Batch循环输出...如是商业用途请联系原作者....
@苗研3016：后燃效应是什么? -
曾珍18464872313…… 后燃效应通常指的是,在你的训练结束后(尤其是高强度的运动),身体会以更快的速度持续燃烧热量.它在学术上的说法是运动后过量耗氧量,简称EPOC.有人称,EPOC能够显著提高你的代谢,让你的身体在训练后成为燃脂机器,躺着也...
@苗研3016：如何优化hibernate -
曾珍18464872313…… 是设定JDBC的Statement读取数据的时候每次从数据库中取出的记录条数,一般设置为30、50、100.Oracle数据库的JDBC驱动默认的Fetch Size=15,设置Fetch Size设置为:30、50,性能会有明显提升,如果继续增大,超出100,性能提升...
