深度学习中超参数设置

1、batchsize

• 在训练深度学习模型时，batch size（批大小）和 epochs（迭代次数）之间的关系取决于您的数据集大小、模型复杂度、计算资源等因素。下面是一些一般性的指导原则：

• 较大的 Batch Size：通常可以带来更高的训练速度，因为可以利用矩阵运算的并行性。

• 较小的 Batch Size：可以提供更好的梯度估计，有助于模型更快地收敛。此外，较小的批大小可以在内存方面更加高效。

• batchsize过小

• 尽量要和模型复杂度相互匹配

1. 不稳定的梯度更新：较小的批量大小会导致每个小批量中的样本数量有限，这可能会导致梯度估计的不稳定性。不稳定的梯度更新可能会使模型训练变得更加困难，甚至导致训练过程中的梯度爆炸或梯度消失问题。
2. 训练速度变慢：较小的批量大小会导致模型每个epoch需要更多的参数更新步骤，从而增加训练时间。这可能会导致训练过程变慢，特别是在大规模数据集上。
3. 波动的训练损失：由于小批量大小的使用，每个小批量的梯度估计可能会有较大的方差，这可能导致训练过程中损失函数的波动性增加。这可能会使训练过程中的收敛速度变慢。
4. 过拟合风险：较小的批量大小可能会增加模型对训练数据的过拟合风险，特别是在训练数据集较小的情况下。模型可能会更容易记住每个小批量中的样本，而不是学习到泛化能力更强的特征。
5. 准确度下降：在某些情况下，较小的批量大小可能会导致模型在训练数据上的准确度下降，因为模型无法从足够大的样本集合中学习到有效的特征表示。