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-
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
在实际训练过程中，经常出现隐含层因数据分布不均，导致梯度消失或不起作用的情况。如采用sigmoid函数或tanh函数为激活函数时，如果数据分布在两侧，这些激活函数的导数就接近于0。这样一来，BP算法得到的梯度也就消失了。如何解决这个问题？ Sergey Ioffe和Christian Szegedy两位学者提出了批标准化（BatchNormalization）方法。Batch Normalizat
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
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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
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
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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
# 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
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epoch：训练时，所有训练图像通过网络训练一次（一次前向传播+一次后向传播）；测试时，所有测试图像通过网络一次（一次前向传播）。Caffe不用这个参数。 batch_size：1个batch包含的图像数目，通常设为2的n次幂，常用的包括64,128,256。 网络较小时选用256，较大时选用6
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2017-06-19 22:58:00
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Batch Normalization算法原理和作用1. 引言Batch Normalization是2015年Google研究员在论文《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》一文中提出的，同时也将BN应用到了2014年的GoogLeNet上，也就是I
batch normalzationintroductionBN主要是为了解决NN训练过程中难以收敛的问题，可以在一定上推迟过拟合的发生（注意：有些博客中说BN可以防止过拟合，但是论文（https://arxiv.org/pdf/1611.03530.pdf）中验证了BN只是有抑制作用，使得过拟合在更多的epoch之后出现，但是并不能阻止）在机器学习过程中，最理想的状态就是特征或者数据是独立同分布
batch size,学习率（learning rate）,and training time1.batch size和leaning rate的关系现在深度学习中的绝大多数算法采用梯度下降法来进行训练，并且通过选择学习率来控制下降的步长，在梯度下降法中学习率和batch size的选择直接影响了下降的步长，即步长与batch size成反比，与学习率成正比，因此这两个参数直接影响了模型的参数更新
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2023-07-04 14:06:23
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Batch一般被翻译为批量，设置batch_size的目的让模型在算梯度时使用了整个数据库，所以计算得到的梯度方向更为准确。但在这情况下
原创
2022-07-12 14:15:37
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# 实现PyTorch DDP Batch Size教程
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD;
A(准备数据和模型) --> B(初始化DDP);
B --> C(分发数据);
C --> D(前向传播);
D --> E(计算损失);
E --> F(反向传播);
F --> G(梯度同步);
G -->
# 实现Python的batch_size()
## 1.流程概述
在实现Python的batch_size()函数之前，我们首先要明确batch_size的含义和用途。在机器学习和数据处理中，batch_size指的是每次迭代训练或处理的样本数量。通常情况下，我们会将大量的数据划分为小批次进行处理，以提高训练的效率和减少内存的占用。
本文将带领小白开发者逐步实现一个简单的batch_siz
原创
2023-08-27 08:31:25
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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
虽然我觉得调参很蛋疼，但是最好还是记录一下，以后可以节省很多时间。
附一个大神的经验总结训练神经网络的秘诀1 更大的batch sizebatch size更大时，学习率可以更大，因而训练更快。
训练网络时，如果batch size很小，比如1或2，这时候采用较大的学习率训练会出现loss波动大，且很有可能几个batch之后loss变成nan，无法训练。
显然解决方法是减小学习率，或者增大batc
Dataloader 就是一个迭代器，最基本的使用就是传入一个 Dataset 对象，它就会根据参数 batch_size 的值生成一个 batch 的数据。batch_size：1次迭代所使用的样本量pytorch 训练模型时调用数据不是一行一行进行的（这样太没效率），而是 一捆一捆的，这里定义每次输入神经网络多少行数据 要说batch_size，就不得不提深度学习的优化算法之一—梯度下降。梯度
pytorch 带batch的tensor类型图像显示操作pytorch 带batch的tensor类型图像显示操作这篇文章主要介绍了pytorch 带batch的tensor类型图像显示操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教 项目场景pytorch训练时我们一般把数据集放到数据加载器里，然后分批拿出来训练。训练前我们一般还要看一下训练数据长
问题test_loader 中的y 表示每一个batch对应的128张图片对应的数字，torch.Size([256])表示什么意思？方法在打印了X的长度之后，发现X的长度也为256，这表示此处用作测试的X是由256个1x28x28的矩阵构成的多元组矩阵集合。也即，y的长度为256，而不是128。for X, y in test_loader: print(X.shape, y.sha...
原创
2022-11-05 01:15:51
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