ニューラル ネットワークのトレーニング プロセスにおけるハイパーパラメーターの 1 つの調整について ------- バッチ サイズ。モデルのパフォーマンスに対するその影響について、どのような側面からモデルのパフォーマンスに影響を与えるのか、どのような種類の影響があるのか、これらの影響はいくつかの方法で排除または弱めることができるのかについて説明します。
- バッチサイズの定義
- バッチサイズの重要性
- モデルのトレーニング中に小さなバッチと大きなバッチを効果的に選択する方法
- 大規模バッチでのパフォーマンス低下の理由分析、パフォーマンスギャップの縮小
考え
- 残りのハイパーパラメータを変更しないで、Batchsize ハイパーパラメータのみを変更すると、それがモデルに及ぼすさまざまな影響を確認できます。しかし！最後までトレーニングされたモデルのパフォーマンスは、このパラメーターだけではなく、各ハイパーパラメーターとその組み合わせの結果であるさまざまな条件にも関係します。したがって、特定のハイパーパラメータの最適な状況だけに焦点を当てても、より優れたモデルをトレーニングすることはできません。全体的な最適化を達成するには、すべてのハイパーパラメータの組み合わせを全体として把握する必要があります。
- バッチ サイズと学習率を組み合わせて、この 2 つを最適に組み合わせることで、モデルのパフォーマンスを向上させることができます。
この記事は次のとおりです。ハイパーパラメータのバッチサイズの理解と考え方
学習と共有のみを目的としています