https://www.zhihu.com/question/64134994 1.增加batch size会使得梯度更准确,但也会导致variance变小,可能会使模型陷入局部最优: 2.因此增大batch size通常要增大learning rate,比如batch size增大m倍,lr增大m倍或者sqrt(m)倍,但并不固定: 3.learning rate的增加通常不能直接增加太大,一般会通过warm up逐步增大: 4.warm up策略参考 Bag of Freebies for

不说过程了,直接说结果!一对相连接的channel-HdfsSink,无意间配置如下:...agent.channels.common-channel.transactionCapacity=10...agent.sinks.hdfs-sink.hdfs.batchSize=20 简单测试之后发现flume报如下异常,倒也正常…… [2015-12-17 11:42:09:694 ERROR][org.apache.flume.sink.hdfs.HDFSEventSink.process(HD

在最小化日志操作解析,应用的文章中有朋友反映生成测试数据较慢.在此跟大家分享一个简单的应用,在生成数据过程中采用批量提交的方式以加快数据导入. 此应用不光生成测试数据上,在BCP导入数据中,复制初始化快照过程中等都可以根据系统环境调整 batchSize 的大小来提高导入/初始化速度. 应用思想:这里简单介绍下组提交概念,由于关系型数据库依靠日志来保证数据完整性,即先写日志,每当一个事务完成时就需要commit日志刷入磁盘,在高并发短小事务的前提下由于日志频繁落盘导致整体写吞吐下降.用Group

深度学习中经常看到epoch. iteration和batchsize,下面按自己的理解说说这三个的区别: (1)batchsize:批大小.在深度学习中,一般采用SGD训练,即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练:(2)iteration:1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次:(3)epoch:1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次: 举个例子,训练集有1000个样本,batchsize=10,那么:训练完整个样本集需要:100次iteratio

类关系: User N~1 Group 测试代码: System.out.println("1"); List stuList = session.createQuery("from User s where s.password ='123'").list(); //(1) System.out.println("2"); for(Iterator it = stuList.iterator(); it.hasNext();){ User st

(1)100W条insert语句在一个连接内一句一句加 花了01:17:19.0542805 (2) SqlBulkCopy 插入100W条数据 设置BatchSize=500 耗时:00:03:29 (3) SqlBulkCopy 插入100W条数据 设置BatchSize=10000 耗时:00:00:48.8999099 (4) SqlBulkCopy 插入100W条数据 设置BatchSize=100000 耗时:00:00:15.7574742 (5) SqlBulkCopy 插入10

我不知道你用flume读者熟悉无论这两个概念 一开始我是有点困惑,? 没感觉到transactionCapacity的作用啊? batchSize又是干啥的啊? -- -- 带着这些问题,我们深入源代码来看一下: batchSize batchSize这个概念首先它出如今哪里呢? kafkaSink的process方法 HDFS Sink watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvc2ltb25jaGk=/font/5a6L5L2T/fontsiz

转自: https://blog.csdn.net/qq_27923041/article/details/74927398 深度学习中经常看到epoch. iteration和batchsize,下面按自己的理解说说这三个的区别: (1)batchsize:批大小.在深度学习中,一般采用SGD训练,即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练: (2)iteration:1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次: (3)epoch:1个epoch等于使用训练集中的全

只有在数据很庞大的时候(在机器学习中,几乎任何时候都是),我们才需要使用 epochs,batch size,迭代这些术语,在这种情况下,一次性将数据输入计算机是不可能的.因此,为了解决这个问题,我们需要把数据分成小块,一块一块的传递给计算机,在每一步的末端更新神经网络的权重,拟合给定的数据. EPOCH 当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次,这个过程称为一个 epoch. 然而,当一个 epoch 对于计算机而言太庞大的时候,就需要把它分成多个小块. 为什么要使用多于一个 epo

基于ThriftSource,MemoryChannel,HdfsSink三个组件,对Flume数据传输的事务进行分析,如果使用的是其他组件,Flume事务具体的处理方式将会不同. Flume的事务处理原理: Flume在对Channel进行Put和Take操作的时候,必须要用事物包住,比如: Channel ch = new MemoryChannel(); Transaction txn = ch.getTransaction(); //事物开始 txn.begin(); try { Eve

batch 深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降.每次的参数更新有两种方式. 第一种,遍历全部数据集算一次损失函数,然后算函数对各个参数的梯度,更新梯度.这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍,计算量开销大,计算速度慢,不支持在线学习,这称为Batch gradient descent,批梯度下降. 另一种,每看一个数据就算一下损失函数,然后求梯度更新参数,这个称为随机梯度下降,stochastic gradient descent.这个方法速度比较快,但是收敛性能不太好,可能

一. fluem中出现,transactionCapacity查询一下,得出一下这些: 最近在做flume的实时日志收集,用flume默认的配置后,发现不是完全实时的,于是看了一下,原来是memeryChannel的transactionCapacity在作怪,因为他默认是100,也就是说收集端的sink会在收集到了100条以后再去提交事务(即发送到下一个目的地),于是我修改了transactionCapacity到10,想看看是不是会更加实时一点,结果发现收集日志的agent启动的时候报错了.

神经网络中epoch与iteration是不相等的 batchsize:中文翻译为批大小(批尺寸).在深度学习中,一般采用SGD训练,即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练: iteration:中文翻译为迭代,1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次:一个迭代 = 一个正向通过+一个反向通过 epoch:迭代次数,1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次:一个epoch = 所有训练样本的一个正向传递和一个反向传递 举个例子,训练集有1000个样本,b

Batch-Size简称BS. 这是一个非常常见的参数,所有模型都具备的一个参数. 这其实是深度学习中的一个基础概念.要说理论可以说出一大堆,大家可以先简单的理解为一次处理的图片张数.为了防止吓跑小白,还是从实际操作说起. 1.如何设置batch-size 双击train64.bat 启动程序,三次回车后就出现了Batch_size,此时你可以输入一个具体的数字,比如:8.也可以直接回车(默认值为:4). ​ 2.修改设置batch-size 如果你更换了设备,或者从其他地方搞来了一个模型,因为

原文地址:https://www.cnblogs.com/Johnny-z6951/p/11201081.html 梯度下降是一个在机器学习中用于寻找较佳结果(曲线的最小值)的迭代优化算法.梯度的含义是斜率或者斜坡的倾斜度.下降的含义是代价函数的下降.算法是迭代的,意思是需要多次使用算法获取结果,以得到最优化结果.梯度下降的迭代性质能使欠拟合演变成获得对数据的较佳拟合. 梯度下降中有一个称为学习率的参量.刚开始学习率较大,因此下降步长更大.随着点的下降,学习率变得越来越小,从而下降步长也变小.同

from http://www.cnblogs.com/qggg/p/6876942.html 转自 http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/50721565 深度学习中经常看到epoch. iteration和batchsize,下面按自己的理解说说这三个的区别: (1)batchsize:批大小.在深度学习中,一般采用SGD(随机梯度下降法SGD)训练,即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练:(2)iteration

batchsize用法 平均准确度和平均损失,以及实现前向运算的矩阵乘法方式,loss怎么反向传播的 待办 使用batchsize可以把矩阵缩小,采用矩阵乘法的形式可以一次计算多个经过神经网络的结果,然后通过交叉熵进行计算总的损失得到结果. 所以前向的理解主要是矩阵乘法,对应左行右列 的相乘得到x1w1+x2w2+x3w3+....的一个结果,左侧对应的行数就是总的batchsize数, 这也是分批次计算的要点 反向传播是提前生成动态图,所以只计算一次loss就能把误差反向传播到各个位置导数上.

batchsize用法 以及实现前向运算的矩阵乘法方式 待办 使用batchsize可以把矩阵缩小,采用矩阵乘法的形式可以一次计算多个经过神经网络的结果,然后通过交叉熵进行计算总的损失得到结果. 所以前向的理解主要是矩阵乘法,对应左行右列 的相乘得到x1w1+x2w2+x3w3+....的一个结果,左侧对应的行数就是总的batchsize数, 这也是分批次计算的要点

老猿Python博文目录 专栏:使用PyQt开发图形界面Python应用 老猿Python博客地址 batchSize属性 该属性是在layoutMode属性设置为Batched时,用于控制每个批量的数量,缺省值为100,可以通过方法batchSize().setBatchSize(int batchSize)来进行访问或设置. layoutMode属性 QListView的layoutMode属性用于控制是否视图中的数据项的排列是立即进行还是延迟进行.对应类型为枚举类型QListView.La

参考链接:http://www.zhihu.com/question/32673260 其中链接中提到,theano Python接口,支持RBM,DBN,MLP...等

想象一下,当mini-batch 是真个数据集的时候,是不是就退化成了 Gradient Descent,这样的话,反而收敛速度慢.你忽略了batch 增大导致的计算 batch 代价变大的问题.如果盲目增大mini-batch size 确实是迭代次数减少了,但是计算时间反而会增加,因为每次计算代价大了.