Factores y experiencia relacionados con la duración de la formación
Tamaño del lote: el tamaño del lote es el número de muestras seleccionadas del conjunto de entrenamiento para cada iteración del entrenamiento. Un tamaño de lote más grande puede aprovechar la capacidad informática paralela de la GPU para acelerar el proceso de entrenamiento y reducir el tiempo de entrenamiento. Sin embargo, un tamaño de lote excesivamente grande provocará un almacenamiento de GPU insuficiente, o incluso una memoria insuficiente, lo que provocará un error de entrenamiento. Al mismo tiempo, un tamaño de lote más grande también reducirá la aleatoriedad del algoritmo de descenso de gradiente estocástico, lo que puede hacer que el proceso de entrenamiento caiga en una solución óptima local.
Época: La época hace referencia al número de veces que se utiliza todo el conjunto de entrenamiento para el entrenamiento. En general, aumentar el número de épocas de entrenamiento mejorará la precisión del modelo, pero también aumentará el tiempo de entrenamiento. Debido a que cada época necesita atravesar todo el conjunto de datos de entrenamiento una vez, si el conjunto de datos de entrenamiento es grande, el tiempo de entrenamiento de cada época será mayor. Por lo tanto, es necesario hacer un balance entre el tiempo de entrenamiento y la precisión del modelo, y elegir un número apropiado de épocas.
Complejidad del modelo: los modelos más complejos generalmente requieren más recursos informáticos y tiempo para entrenar. Por ejemplo, las redes neuronales profundas tardan más en entrenarse que las redes neuronales superficiales.
Tamaño de los datos de entrenamiento: los conjuntos de datos de entrenamiento más grandes tardan más en procesarse y entrenarse en el modelo.
Complejidad de los datos de entrenamiento: los conjuntos de datos de entrenamiento más complejos pueden llevar más tiempo para procesar y entrenar el modelo. Por ejemplo, las tareas de reconocimiento de imágenes requieren más recursos informáticos y tiempo para entrenar que las tareas de clasificación de texto.
Elección del optimizador: Diferentes optimizadores pueden tener diferentes efectos en la velocidad de entrenamiento. Por ejemplo, el optimizador Adam generalmente converge más rápido que el optimizador SGD.
Elección de la tasa de aprendizaje: la elección de la tasa de aprendizaje puede tener un gran impacto en la velocidad del entrenamiento. Una tasa de aprendizaje demasiado alta puede hacer que el modelo no converja, mientras que una tasa de aprendizaje demasiado baja puede hacer que el tiempo de entrenamiento sea demasiado largo.
Elección de la regularización: las técnicas de regularización pueden ayudar a prevenir el sobreajuste, pero también pueden aumentar el tiempo de entrenamiento.
La elección del método de muestreo por lotes: el método de muestreo de datos también afectará la velocidad de entrenamiento. Por ejemplo, el muestreo aleatorio es más rápido que el muestreo estratificado, pero puede generar datos de entrenamiento desequilibrados.