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一切的一切,要从机器学习中的梯度下降法说起。
首先让我们来回顾一下这个常见的不能再常见的算法。梯度下降法是机器学习中经典的优化算法之一,用于寻求一个曲线的最小值。所谓"梯度",即一条曲线的坡度或倾斜率,"下降"指代下降递减的过程。
梯度下降法是迭代的,也就是说我们需要多次计算结果,最终求得最优解。梯度下降的迭代质量有助于使输出结果尽可能拟合训练数据。
梯度下降法中有一个称为学习率的参数,如上图左所示,在算法开始时,步长更大,即学习率更高。随着点的下降,步长变短,即学习率变短。此外,误差函数也在不断减小。
在训练模型时,如果训练数据过多,无法一次性将所有数据送入计算,那么我们就会遇到epoch,batchsize,iterations这些概念。为了克服数据量多的问题,我们会选择将数据分成几个部分,即batch,进行训练,从而使得每个批次的数据量是可以负载的。将这些batch的数据逐一送入计算训练,更新神经网络的权值,使得网络收敛。
Epoch
一个epoch指代所有的数据送入网络中完成一次前向计算及反向传播的过程。由于一个epoch常常太大,计算机无法负荷,我们会将它分成几个较小的batches。那么,为什么我们需要多个epoch呢?我们都知道,在训练时,将所有数据迭代训练一次是不够的,需要反复多次才能拟合收敛。在实际训练时,我们将所有数据分成几个batch,每次送入一部分数据,梯度下降本身就是一个迭代过程,所以单个epoch更新权重是不够的。
下图展示了使用不同个数epoch训练导致的结果。
可见,随着epoch数量的增加,神经网络中权重更新迭代的次数增多,曲线从最开始的不拟合状态,慢慢进入优化拟合状态,最终进入过拟合。
因此,epoch的个数是非常重要的。那么究竟设置为多少才合适呢?恐怕没有一个确切的答案。对于不同的数据库来说,epoch数量是不同的。但是,epoch大小与数据集的多样化程度有关,多样化程度越强,epoch应该越大。
Batch Size
所谓Batch就是每次送入网络中训练的一部分数据,而Batch Size就是每个batch中训练样本的数量
上文提及,每次送入训练的不是所有数据而是一小部分数据,另外,batch size 和batch numbers不是同一个概念~
Batch size大小的选择也至关重要。为了在内存效率和内存容量之间寻求最佳平衡,batch size应该精心设置,从而最优化网络模型的性能及速度。
下图为batch size不同数据带来的训练结果,其中,蓝色为所有数据一并送入训练,也就是只有1个batch,batch内包含所有训练样本。绿色为minibatch,即将所有数据分为若干个batch,每个batch内包含一小部分训练样本。红色为随机训练,即每个batch内只有1个训练样本。
上图可见,蓝色全数据效果更好,当数据量较小,计算机可以承载的时候可以采取这种训练方式。绿色的mini分批次训练精度略有损失,而红色的随机训练,难以达到收敛状态。
Iterations
所谓iterations就是完成一次epoch所需的batch个数。
刚刚提到的,batch numbers就是iterations。
简单一句话说就是,我们有2000个数据,分成4个batch,那么batch size就是500。运行所有的数据进行训练,完成1个epoch,需要进行4次iterations。
怎么样,还是很好理解吧