La taille du lot affecte-t-elle la précision?

La taille du lot affecte-t-elle la précision?

La taille du lot contrôle la précision de l’estimation du gradient d’erreur lors de la formation de réseaux de neurones. La descente de gradient par lot, stochastique et minibatch est les trois principales saveurs de l’algorithme d’apprentissage. Il existe une tension entre la taille du lot et la vitesse et la stabilité du processus d’apprentissage.21 янв. 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.

Quelle est la meilleure taille de lot?

32 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.

L’augmentation de la taille des lots augmente-t-elle les performances?

L’utilisation d’une taille de lot de 64 (orange) atteint une précision de test de 98% alors que l’utilisation d’une taille de lot de 1024 n’atteint qu’environ 96%. Mais en augmentant le taux d’apprentissage, l’utilisation d’une taille de lot de 1024 atteint également une précision de test de 98%.

La taille plus faible du lot affecte-t-elle la précision?

Pour conclure et répondre à votre question, une taille de mini-lots plus petite (pas trop petite) conduit généralement non seulement à un plus petit nombre d’itérations d’un algorithme de formation, à une grande taille de lot, mais aussi à une précision plus élevée dans l’ensemble, je.e, un réseau neuronal qui fonctionne mieux, dans le même temps de formation, ou moins.

Quel est l’avantage d’avoir des tailles de lots plus petites?

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.

Quel est le bon taux d’apprentissage pour Adam?

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

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.

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.

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.

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.

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.

Pour combien d’époches devriez-vous vous entraîner?

Par conséquent, le nombre optimal d’époches pour former la plupart des données est 11. Observer les valeurs de perte sans utiliser la fonction de rappel d’arrêt anticipé: entraînez le modèle jusqu’à 25 époques et tracez les valeurs de perte de formation et les valeurs de perte de validation par rapport au nombre d’époches.

Comment choisissez-vous la taille et les époques du lot?

La taille du lot est un certain nombre d’échantillons traités avant que le modèle ne soit mis à jour. Le nombre d’époches est le nombre de passes complètes à travers l’ensemble de données de formation. La taille d’un lot doit être supérieure ou égale à un seul et moins ou égal au nombre d’échantillons dans l’ensemble de données de 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.

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