• Batch_size的使用意义及大小的选择

    Batch_size不宜选的太小，太小了容易不收敛，或者需要经过很大的epoch才能收敛；也没必要选的太大，太大的话首先显存受不了，其次可能会因为迭代次数的减少而造成参数修正变的缓慢。

• Batch_size有时候明明已经很小了，可显存还是很紧张，还有就是同样的图片大小，同样的Batch_size，为啥有时候显存够用有时候就不够用呢，目前我所知道的可能是如下四个问题：

（1）模型的复杂度，复杂的模型占的内存比简单的模型要大很多，这一点容易被忽略；

（2）电脑可能还在运行其他占显存的任务，使用nvida-smi命令来查看，并关闭它们；

（3）不光train阶段的Batch_size要改，test阶段的Batch_size也要调小，我以前一直以为只改动train的就可以了，too naive；

（4）图片大小

• 我的一个盲区

 

遇到了一个问题，虽然还没解决，也不知道错误在哪？运行中间说batch_size出现错误。。。

137   self.n_batch_size = int(config.get("train", "batch_size"))

-_-||原因是因为公司及其内存不够了。。。137

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训练batch size和测试的batch size无关，随便设一个数，显卡放得下的话，越大越好，越大越快。

这个句话有问题20190829，并不是越多越好。

网易面试官问了一个问题学习率和batchsize的关系是？

【AI不惑境】学习率和batchsize如何影响模型的性能？ - 龙鹏-言有三的文章 - 知乎

1 为什么说学习率和batchsize

目前深度学习模型多采用批量随机梯度下降算法进行优化，随机梯度下降算法的原理如下，

n是批量大小(batchsize)，η是学习率(learning rate)。可知道除了梯度本身，这两个因子直接决定了模型的权重更新，从优化本身来看它们是影响模型性能收敛最重要的参数。

学习率直接影响模型的收敛状态，batchsize则影响模型的泛化性能，两者又是分子分母的直接关系，相互也可影响，因此这一次来详述它们对模型性能的影响。

2 学习率如何影响模型性能？

通常我们都需要合适的学习率才能进行学习，要达到一个强的凸函数的最小值，学习率的调整应该满足下面的条件，i代表第i次更新。

第一个式子决定了不管初始状态离最优状态多远，总是可以收敛。第二个式子约束了学习率随着训练进行有效地降低，保证收敛稳定性，各种自适应学习率算法本质上就是不断在调整各个时刻的学习率。

学习率决定了权重迭代的步长，因此是一个非常敏感的参数，它对模型性能的影响体现在两个方面，第一个是初始学习率的大小，第二个是学习率的变换方案。

2.1、初始学习率大小对模型性能的影响

初始的学习率肯定是有一个最优值的，过大则导致模型不收敛，过小则导致模型收敛特别慢或者无法学习，下图展示了不同大小的学习率下模型收敛情况的可能性，图来自于cs231n。

那么在不考虑具体的优化方法的差异的情况下，怎样确定最佳的初始学习率呢？

通常可以采用最简单的搜索法，即从小到大开始训练模型，然后记录损失的变化，通常会记录到这样的曲线。

随着学习率的增加，损失会慢慢变小，而后增加，而最佳的学习率就可以从其中损失最小的区域选择。

有经验的工程人员常常根据自己的经验进行选择，比如0.1，0.01等。

随着学习率的增加，模型也可能会从欠拟合过度到过拟合状态，在大型数据集上的表现尤其明显，笔者之前在Place365上使用DPN92层的模型进行过实验。随着学习率的增强，模型的训练精度增加，直到超过验证集。

2.2、学习率变换策略对模型性能的影响

学习率在模型的训练过程中很少有不变的，通常会有两种方式对学习率进行更改，一种是预设规则学习率变化法，一种是自适应学习率变换方法。

2.2.1 预设规则学习率变化法

常见的策略包括fixed，step，exp，inv，multistep，poly，sigmoid等，集中展示如下：

笔者之前做过一个实验来观察在SGD算法下，各种学习率变更策略对模型性能的影响，具体的结果如下：

3 Batchsize如何影响模型性能？

模型性能对batchsize虽然没有学习率那么敏感，但是在进一步提升模型性能时，batchsize就会成为一个非常关键的参数。

3.1 大的batchsize减少训练时间，提高稳定性

这是肯定的，同样的epoch数目，大的batchsize需要的batch数目减少了，所以可以减少训练时间，目前已经有多篇公开论文在1小时内训练完ImageNet数据集。另一方面，大的batch size梯度的计算更加稳定，因为模型训练曲线会更加平滑。在微调的时候，大的batch size可能会取得更好的结果。

3.2 大的batchsize导致模型泛化能力下降

在一定范围内，增加batchsize有助于收敛的稳定性，但是随着batchsize的增加，模型的性能会下降，如下图，来自于文[5]。

这是研究者们普遍观测到的规律，虽然可以通过一些技术缓解。这个导致性能下降的batch size在上图就是8000左右。

那么这是为什么呢？

研究[6]表明大的batchsize收敛到sharp minimum，而小的batchsize收敛到flat minimum，后者具有更好的泛化能力。两者的区别就在于变化的趋势，一个快一个慢，如下图，造成这个现象的主要原因是小的batchsize带来的噪声有助于逃离sharp minimum。

Hoffer[7]等人的研究表明，大的batchsize性能下降是因为训练时间不够长，本质上并不少batchsize的问题，在同样的epochs下的参数更新变少了，因此需要更长的迭代次数。

3.3 小结

batchsize在变得很大(超过一个临界点)时，会降低模型的泛化能力。在此临界点之下，模型的性能变换随batch size通常没有学习率敏感。

4 学习率和batch size的关系（成正比）

 

结论：batchsize变大，学习率也要相应变大；本质是为了梯度的方差保持不变。

通常当我们增加batchsize为原来的N倍时，要保证经过同样的样本后更新的权重相等，按照线性缩放规则，学习率应该增加为原来的N倍[5]。但是如果要保证权重的方差不变，则学习率应该增加为原来的sqrt(N)倍[7]，目前这两种策略都被研究过，使用前者的明显居多。

从两种常见的调整策略来看，学习率和batchsize都是同时增加的。学习率是一个非常敏感的因子，不可能太大，否则模型会不收敛。同样batchsize也会影响模型性能，那实际使用中都如何调整这两个参数呢？

研究[8]表明，衰减学习率可以通过增加batchsize来实现类似的效果，这实际上从SGD的权重更新式子就可以看出来两者确实是等价的，文中通过充分的实验验证了这一点。

研究[9]表明，对于一个固定的学习率，存在一个最优的batchsize能够最大化测试精度，这个batchsize和学习率以及训练集的大小正相关。

对此实际上是有两个建议：

• 如果增加了学习率，那么batch size最好也跟着增加，这样收敛更稳定。
• 尽量使用大的学习率，因为很多研究都表明更大的学习率有利于提高泛化能力。如果真的要衰减，可以尝试其他办法，比如增加batch size，学习率对模型的收敛影响真的很大，慎重调整。

• 在合理范围内，增大 Batch_Size 有何好处？

内存利用率提高了，大矩阵乘法的并行化效率提高。
跑完一次 epoch（全数据集）所需的迭代次数减少，对于相同数据量的处理速度进一步加快。
在一定范围内，一般来说 Batch_Size 越大，其确定的下降方向越准，引起训练震荡越小。

• 盲目增大 Batch_Size 有何坏处？

内存利用率提高了，但是内存容量可能撑不住了。
跑完一次 epoch（全数据集）所需的迭代次数减少，要想达到相同的精度，其所花费的时间大大增加了，从而对参数的修正也就显得更加缓慢。
Batch_Size 增大到一定程度，其确定的下降方向已经基本不再变化。

另外，太大的batch size 容易陷入 sharp minima, 泛化性不好。

• 补充：

epoch和batchsize和iteration的关系？

同样的epoch数目，大的batchsize需要的batch数目减少了，所以可以减少训练时间。

具体：

 

• 随着 batch_size 增大，处理相同数据量的速度越快。
• 随着 batch_size 增大，达到相同精度所需要的 epoch 数量越来越多。

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参考：

stack Overflow

谈谈深度学习中的 Batch_Size