Batch大小不一定是2的n不定积分！ML资深学者最新结论

2025-12-06 12:16:49

情况下当然是重复调试次为数越多越好，最好还能转换成平均和标准规范偏差，但这并没影响到上述正确性。

此外，虽然R大学教授是在同一台机器上调试的所有基准验证，但两次试调试彼此间没特意相隔较长时长，因此，这有可能意味着前后两次调试彼此间的GPU必需温度有可能多种不同，并有可能稍微影响到浮点运算时长。

正确性

可以窥见，选项2的n无理为数或8的倍为数作为batch宽度在实践中所没产生值得注意差异。

然而，由于在仅仅用作中所已已是用词，选项2的n无理为数作为batch宽度，的确可以鼓励浮点运算来得直观并且易于监管。

此外，如果你有兴趣刊发学术深入研究论文，选项2的n无理为数将使你的论文看上去不那么客观。

尽管如此，R大学教授即便如此显然，batch的最佳宽度在极大程度上取决建模架构和人员伤亡函为数。

例如，在最近用作相同ResNet架构的深入研究这两项中所，他挖掘出batch的最佳宽度可以在16到256彼此间，说明取决人员伤亡函为数。

因此，R大学教授建言始终把变更batch宽度，作为超参为数改进的一部分。

但是，如果你由于内核限制而未用作512作为batch宽度，那么则无需降到256，首先顾虑500亦可。

作者Sebastian Raschka

Sebastian Raschka，是一名人工建模和 AI 深入所长。

他在UW-Madison （宾夕法尼亚大学杰弗逊所学院）兼任统计学助理大学教授，全心投入于深学习和人工建模深入研究，同时也是Lightning AI的首席 AI 教育家。

另外他还写下过一系列用Python和Scikit-learn来作人工建模的教材。

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