Какие преимущества и недостатки имеют различные размеры батчей при машинном обучении?

Размер батча определяет количество обучающих примеров, которое модель обрабатывает за одну итерацию. dzen.ru

Некоторые преимущества различных размеров батчей при машинном обучении:

• Небольшие батчи (например, 16, 32) требуют меньше памяти и подходят для машин с ограниченными ресурсами. www.geeksforgeeks.org Такие батчи предлагают более частые обновления, но могут привести к появлению шумных градиентов. www.geeksforgeeks.org
• Средний размер батча (обычно от 32 до 256) обеспечивает баланс между скоростью конвергенции и стабильностью. www.geeksforgeeks.org
• Большие батчи (например, 256, 512) требуют больше памяти, но могут ускорить обучение, если есть доступ к высокопроизводительным графическим процессорам или TPU. www.geeksforgeeks.org

Некоторые недостатки различных размеров батчей при машинном обучении:

• Небольшие батчи могут быть медленнее, потому что для завершения эпохи требуется больше обновлений. www.geeksforgeeks.org
• Большие батчи могут привести к тому, что модель будет слишком оптимизироваться под обучающую выборку, не сохраняя способность адекватно работать с новыми данными. dzen.ru

Универсального «лучшего» размера батча нет. www.ultralytics.com Оптимальный размер зависит от конкретного набора данных, архитектуры модели и доступных аппаратных ресурсов. www.ultralytics.com