作者： Alex Black、Vyacheslav Kokorin 本文是分布式训练神经网络模型三篇系列文章的第一篇。 首先了解一下如何使用GPU分布式计算来显著提高深度学习模型的训练速度，以及会讨论其中面临的一些挑战和当前的研究方向。我们还会讨论在何种场景下适合（或不适合）采用分布式算法来训练神经网络模型。 概述 在大数据集上训练的现代神经网络模型在许许多多领域都取得了
batch_size：一次训练所选取的样本数; batch_size的大小影响内存的使用情况，同时也影响模型的优化程度和速度。batch_size设置合适时的优点： 1.并行化提高了内存的利用率，提高了训练速度 2.使得单个epoch的训练次数变少了，如果要达到相同的精度，需要增加epoch迭代次数 3.使得梯度下降的方向更加准确，batch_size=1，梯度变来变去，网络很难收敛；batch_
转载
2023-07-04 14:07:24
1826阅读
在其他参数基本一致的情况下，单独调整batchsize，来查看一下对训练的影响.记录下不同batch_size情况下在Epoch下loss的变化率训练模型
原创
2022-01-05 14:06:15
882阅读
论文地址：https://arxiv.org/abs/1603.05279 code：http://allenai.org/plato/xnornet这篇论文的动机是解决DNN在移动端的部署困难的问题，其实这也是量化的主要目的之一。作者提出了两种二值化网络：Binary-Weight-Networks(BWN)和XNOR-Network。其中BWN是将权重量化为1bit(+1,-1)，而XNOR-
问题引入我们在训练网络的时候基本都会设置一个叫Batch_size的参数，这个参数为啥需要以及设置多少合适？问题解答Batch的选择，首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小，可采用全数据集的形式，好处是：由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。由于不同权重的梯度值差别巨大，因此选取一个全局的学习率很困难。Full Batch Learning 可以使用 Rpr
原创
2021-01-29 19:41:42
5333阅读
作者 陈志远 编辑 极市平台 之前面试过程中被问到过两个问题：（1）深度学习中batch si...
转载
2022-04-27 23:59:46
149阅读
深度学习笔记（二）训练批次 batch_size的设置问题 前言一、batch_size方面的一些结论梳理二、总结 前言 本帖子主要记录深度学习编程过程中的一些笔记，欢迎指导批评。博主使用的是 win11+CUDA11.4.0+CUDNN11.4+pytorch1.10+python3.6的配置环境，在pycharm中编程。一、batch_size方面的一些结论梳理 前段时间集中精力对有关
一般来说，在合理的范围之内，越大的 batch size 使下降方向越准确，震荡越小；batch size 如果过大，则可能会出现局部最优的情况。小的 bath size 引入的随机性更大，难以达到收敛，极少数情况下可能会效果变好。Don’t decay the learning rate increase the batch sizeTrain longer, generalize better
以CNN为基础完成一个CIFAR-10图像识别应用。一、CNN相关理论CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）是DNN（深度神经网络，泛指全连接层）中一个非常重要的并且应用广泛的分支，CNN自从被提出在图像处理领域得到了大量应用。卷积神经网络按照层级可以分为5层：数据输入层、卷积层、激活层、池化层和全连接层。1.1 数据输入层数据输入层主要是对原始图像数据进
BatchNorm(BN)遇到了问题损失函数在最后，后面的层训练较快数据输入在最底部前面的层训练的慢前面的层一变，所有都得跟着变最后的层需要重新学习多次导致收敛变慢我们可以在学习底部层的时候避免变化顶部层吗？所以提出了批量归一化BatchNorm(BN)固定小批量里的均值和方差 再做额外的调整（和是可学习参数）是为了防止方差为0如果我不想得到均值为0，方差为1的样本，可以通过和进行调整需要注意的是
个人比较看好MTCNN的，最起码把检测和定位做到一起，并且做的还不错；也算是不错的尝试；MTCNN主要包括三个部分,PNet,RNet,ONet其中PNet在训练阶段的输入尺寸为12*12,RNet的输入尺寸为24*24, ONet的输入尺寸为48*48. PNet网络参数最小，ceffemodel仅有28.2KB, 所以速度最快.RNet的网络参数次之，caffemodel大
在做项目时，需要加载40442张图片，出现内存错误：MemoryError: Unable to allocate 4.34 GiB for an array with shape (40442, 80, 60, 3) and data type float64。错误源代码：data = np.array(data, dtype="float") / 255.0# 默认float64记录几种查
如果随着epoch增加，test-AUC和train-AUC都不再提升，选择AUC不再增加之前的最后一个epoch。选择test-AUC和train-AUC都比较高的epoch，除了看test-AUC，也打印出train-AUC，
前言 当我们要训练一个已经
原创
2023-07-25 20:11:31
57阅读
我们试图更好地理解批量大小对训练神经网络的影响。...
转载
2021-10-08 18:08:12
8085阅读
导读：
用Java编写应用时，有时需要在程序中调用另一个现成的可执行程序或系统命令，这时可以通过组合使用Java提供的Runtime类和Process类的方法实现。下面是一种比较典型的程序模式：
...
Process process = Runtime.getRuntime().exec(".//p.exe");
process.
转载
2023-08-18 09:16:21
52阅读
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，完全可以采用全数据集 （ Full Batch Learning ）的形式，这样做至少有 2 个好处：其一，由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。其二，由于不同权重的梯度值差别巨大，因此选取一个全局的学习率很困难。 Full Batch Learn
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iteratio
原创
2021-08-13 09:40:06
1250阅读
# Python中的Batch Size是什么？如何选择合适的Batch Size？
## 引言
在深度学习中，训练模型时一个非常重要的概念是Batch Size。Batch Size指的是每次迭代训练时所使用的样本数量。在Python中，我们可以通过设置Batch Size来控制每次迭代所使用的样本数量。选择合适的Batch Size对于模型的训练和性能有着重要的影响。本文将介绍Batch
原创
2023-09-12 16:16:15
210阅读
# 如何设置mysql内存大小
## 简介
在进行mysql的内存设置时，需要根据服务器的实际情况和需求来配置合适的内存大小，以确保mysql的性能和稳定性。本文将介绍如何确定合适的mysql内存大小，并具体说明配置的步骤和代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[确定服务器配置] --> B[计算合适的mysql内存]
B --> C[配置
