深度学习的训练集有八千万个（80000000）样本，batchsize选1024合不合适？
2023-11-02 阅读 101
对于深度学习的训练，合适的batch size取决于多个因素，包括可用的计算资源、模型的复杂性和训练数据的特点。一般而言，较大的batch size可以提高训练的速度，但可能会导致模型的收敛性下降。较小的batch size可能会更好地捕捉数据集的细节，但会增加训练时间和计算开销。
对于你提到的训练集有八千万个样本，使用batch size为1024是合理的选择。这样的batch size可以在每个训练步骤中使用较多的样本，提高训练速度，并且在一定程度上保持模型的收敛性。然而，具体的选择还需要根据你的计算资源和模型的表现进行调整和优化。在实际训练中，你可以尝试不同的batch size，并根据模型的训练效果和资源的利用情况进行调整。
更新于 2023年11月02日
