【深度学习】batchsize太大或太小的优缺点，如何平衡batchsize大小

一. batchsize太小的缺点

1. 耗时长，训练效率低

假设batchsize=1，每次用完一个数据进行训练，如果数据总数很多，完整训练完一遍数据需要时间很长，训练效率低

2. 训练数据难以收敛

假设batchsize=1，每次用一个数据进行训练，由于个体差异或者异常值影响，导致梯度波动较大。梯度方向变得不稳定，训练难以收敛，导致模型难以找到最优解。

3. 容易陷入局部最优解

小batchsize的高噪声梯度更新有可能导致模型跳出全局最优解，收敛到局部最优解，最终得到模型训练结果较差

二. batchsize逐渐增大的优缺点

1. 大的batchsize减少训练时间的同时所需内存容量增加

当 batch size 增大时，每个批次中需同时加载的样本数增多，导致内存占用成倍增长，这会影响硬件资源的利用，特别是在 GPU 上
2. 大的batchsize梯度的计算更加稳定
大的batchsize梯度的计算更加稳定， 在微调的时候，大的batchsize可能会取得更好的结果，因为在一定范围内，batchsize越大，梯度下降方向越准，引起的震荡越小。batchsize大到一定程度，其确定方向已经基本不再变化

3. 大的batchsize可能导致泛化能力下降

在一定范围内，增大batchsize有助于收敛的稳定性，但是随着batchsize增大，模型的泛化性能会下降。如果batchsize设置为最大即为样本数量，则每次更新参数都是相同的样本，下降方向基本确定，这会导致模型的泛化性能下降。

三. 如何平衡batchsize大小

batchszie太大或者太小都不好。batchsize的值越大，梯度越稳定，而batchsize越小，梯度越具有随机性，如果batchsize太大，对内存的需求就更高，不利于网络跳出局部极小值点。在实际应用中，batch size 的选择需要考虑硬件资源、任务复杂度和模型的收敛速度。一个常见的方法是使用‘渐进式’ batch size 策略：在模型初期使用较小的 batch size 来获得多样化的梯度方向，然后逐步增大 batch size 来加速收敛。此外，可以结合学习率调整（如‘学习率调度’）来确保收敛的稳定性和模型的泛化性能

本文参考：https://blog.csdn.net/weixin_45928096/article/details/123643006