L’augmentation de la taille des lots augmente la vitesse?

L’augmentation de la taille des lots augmente la vitesse?

De plus, en utilisant des tailles de lots plus grandes (jusqu’à une quantité raisonnable qui est autorisée par le GPU), nous accélérons l’entraînement, car cela équivaut à faire quelques grands pas, au lieu de faire de nombreuses petites étapes. Par conséquent, avec des tailles de lots plus grandes, pour la même quantité d’époches, nous pouvons parfois avoir un gain 2x en temps de calcul!4 нояб. 2019 г.

La taille du lot affecte-t-elle les performances?

Les tailles de lots plus grandes peuvent (souvent) converger plus rapidement et donner de meilleures performances. Il y a deux principales raisons pour lesquelles la taille du lot pourrait améliorer les performances. Une taille de lot plus grande “peut” améliorer l’efficacité des étapes d’optimisation entraînant une convergence plus rapide des paramètres du modèle.

Le taux d’apprentissage devrait-il augmenter avec la taille du lot?

Pour ceux qui ne savent pas, la règle générale est «un taux d’apprentissage plus grand plus grand». Ceci est juste logique car une taille de lot plus grande signifie plus de confiance dans le sens de votre «descente» de la surface d’erreur tandis que plus la taille d’une taille de lot est plus proche de la descente «stochastique» (taille du lot 1).

Quelle est la meilleure taille de lot?

32 En termes pratiques, pour déterminer la taille optimale du lot, nous vous recommandons d’essayer d’abord les tailles de lots plus petites (généralement 32 ou 64), gardant également à l’esprit que les petites tailles de lots nécessitent de petits taux d’apprentissage. Le nombre de tailles de lots devrait être une puissance de 2 pour profiter pleinement du traitement GPUS.

Qui est un avantage majeur de la réduction de la taille du lot?

Réduire la taille des lots, les petits lots passent par le système plus rapidement et avec moins de variabilité, ce qui favorise l’apprentissage plus rapide. La raison de la vitesse plus rapide est évidente. La variabilité réduite résulte du plus petit nombre d’éléments dans le lot.

Devrais-je augmenter ou diminuer la taille du lot?

Des tailles de lots plus élevées conduisent à une précision de test asymptotique plus faible…. Le modèle peut passer à une taille de lot inférieure ou à un taux d’apprentissage supérieur à tout moment pour obtenir une meilleure précision de test. Les tailles de lots plus grandes font des étapes de gradient plus importantes que les plus petites tailles de lots pour le même nombre d’échantillons observés.

Une taille de lot élevée est-elle bonne?

En général, la taille du lot de 32 est un bon point de départ, et vous devriez également essayer avec 64, 128 et 256. D’autres valeurs (inférieures ou supérieures) peuvent être bien pour certains ensembles de données, mais la plage donnée est généralement la meilleure pour commencer à expérimenter.

L’augmentation de la taille des lots augmente-t-elle les exigences de mémoire GPU?

Il est désormais clairement perceptible que l’augmentation de la taille du lot entraînera directement l’augmentation de la mémoire GPU requise. Dans de nombreux cas, le fait de ne pas avoir suffisamment de mémoire GPU nous empêche d’augmenter la taille du lot.

La taille du lot doit-elle être une puissance de 2?

L’idée globale est d’adapter entièrement votre mini-lot dans le CPU / GPU. Puisque, tout le CPU / GPU est livré avec une capacité de stockage en puissance de deux, il est conseillé de maintenir la taille de la mini-lots une puissance de deux.

Comment la taille des lots affecte-t-elle la régularisation?

Taille de lots Les tailles de lots plus petites fournissent un effet de régularisation…. Les résultats impliquent qu’il est avantageux d’utiliser de grandes tailles de lots. Une note importante – il a également été constaté que contrairement aux valeurs de précision finales, les valeurs de perte finale étaient plus faibles pour les tailles de lots plus petites.

L’augmentation des époques augmente la précision?

Oui, dans un monde parfait, on s’attendrait à ce que la précision du test augmente. Si la précision du test commence à diminuer, il se peut que votre réseau soit sur ajustement.

Quel est le bon taux d’apprentissage pour Adam?

3E-4 est le meilleur taux d’apprentissage pour Adam, haut la main.

Comment la taille du lot affecte-t-elle les performances de l’apprentissage parallélisé des données?

L’utilisation de tailles de lots plus grandes nous permettrait de paralléliser les calculs dans une plus grande mesure, car nous pourrions diviser les exemples de formation entre différents nœuds de travailleur. Cela pourrait à son tour accélérer considérablement l’entraînement du modèle…. Cela nous permettrait d’accélérer considérablement l’entraînement sans sacrifier la précision du modèle.

Combien d’époches CNN a-t-il?

Il y a généralement 3 à 5 époques au taux d’apprentissage initial de 0.008, puis 4 ou 5 époques supplémentaires avec le taux d’apprentissage réducteur, qui obtient rarement en dessous de 0.00025.

Ne diminue pas le taux d’apprentissage augmenter la taille du lot?

Il est courant de pourrir le taux d’apprentissage. Ici, nous montrons que l’on peut généralement obtenir la même courbe d’apprentissage sur les ensembles de formation et de test en augmentant plutôt la taille du lot pendant la formation.

Qu’est-ce qu’Adam Optimizer?

Adam est un algorithme d’optimisation de remplacement pour la descente de gradient stochastique pour la formation des modèles d’apprentissage en profondeur. Adam combine les meilleures propriétés des algorithmes Adagrad et RMSProp pour fournir un algorithme d’optimisation qui peut gérer les gradients clairsemés sur des problèmes bruyants.

Qu’est-ce qu’un bon keras de taille par lots?

J’ai obtenu les meilleurs résultats avec une taille de lot de 32 et des époques = 100 lors de la formation d’un modèle séquentiel dans des keras avec 3 couches cachées. Généralement, la taille du lot de 32 ou 25 est bonne, avec des époques = 100 sauf si vous avez un grand ensemble de données. En cas de grand ensemble de données, vous pouvez aller avec une taille de lot de 10 avec des époques b / p 50 à 100.

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