MLP神经网络 卷积神经网络中的batch到底是什么？

卷积神经网络中的batch到底是什么？

通常，神经网络需要训练大量的样本，才能使结果收敛并符合实际情况。

但是，当训练样本的数量非常大时，不可能将所有数据一起读入内存然后进行训练，这需要将数据分成多个组进行训练。

神经网络训练的一组数据称为批，批的大小是指训练数据的个数。

假设训练数据满足正态分布，批量越大，这组数据越容易与训练数据拟合，即特征损失越小，收敛效果和效率越好。

但是如果大小太大，内存将不足。批量大小应根据需要选择，以达到时间、空间和效果的平衡。

此外，批量归一化还可以大大提高训练效果和收敛速度。

Batch Normalization中，如何更快地训练深度神经网络？

首先，ICs（internal covariate shift）在统计机器学习中有一个经典的假设，它要求源空间和目标空间的数据分布是一致的。对于深层神经网络，深层神经网络涉及到多个层次的叠加，每一层的参数更新都会导致上层输入数据分布的变化。通过层层叠加，上层输入分布的变化会非常剧烈，这使得高层需要不断地适应底层的参数更新，使得训练收敛速度变慢。为了很好地训练模型，我们需要非常小心地设置学习率，初始化权重，并尽可能小心地更新参数。

通过对每层数据进行批量归一化，降低了对初始权值和学习速度的依赖，加快了神经网络的收敛速度。

当神经网络训练的收敛速度很慢，或者梯度离散无法训练时，可以尝试用BN来解决。

神经网络训练中的batch、epoch、iteration有何不同？

Batchsize是输入模型中的样本数

iteration是迭代次数。

Epoch是遍历整个训练集的次数

假设训练集样本数为n，则在一次迭代中输入batchsize样本，n/batchsize是一次迭代中的一个Epoch。

为什么A卡不像N卡那样，开发类似CUDA的API，从而可以做科学计算？

虽然NVIDIA显卡有CUDA，amd显卡也有OpenCL。事实上，CUDA和OpenCL都是为了满足通用并行计算的需求而设计的。然而，CUDA是一个成熟的开发平台，它为NVIDIA提供了一个完整的工具包，相对来说更加专业和封闭。OpenCL是一个开放的标准，被许多软硬件制造商广泛使用。

就科学计算而言，CUDA对开发人员更友好，应用更广泛。这与CUDA相对完整的开发工具包有很大关系。经过多年的开发，CUDA拥有比OpenCL更好的生态系统，它更易于使用，对程序员也更友好。虽然OpenCL是开放的，但是它的API设计很怪异，缺乏一致性，并且它的函数不是正交的，这并不简单，它还远远不够成熟。

Amd显卡目前不支持CUDA，但只能支持OpenCL。在一些科学计算程序中，AMD显卡的计算效率明显低于N显卡。这就是CUDA的优势。amd之所以没有像CUDA那样开发API，是因为amd没有足够的实力来制定这个标准。英伟达早在2006年就开始在gtx8800显卡上推出CUDA，经过这么多年的发展，英伟达已经投入了巨大的人力物力取得了今天的成绩，包括一年一度的GTC大会，在CUDA和相关技术推广方面做了大量的工作，而amd显然缺乏这样的工作。

事实上，作为同时开发CPU和GPU的半导体制造商，AMD要做到这一点并不容易。在资金不能大幅度增长的情况下，显卡业务只要做好自己的工作就非常好。至于新的API标准，显然很难做到。我们只能期待OpenCL有一个更好的未来。

batch no什么意思？

批次是指批次。也就是说，卷积神经网络对数据进行分批处理。批量大小是每批样品的数量。

MLP神经网络 神经网络中epoch batchsize和epoch设置

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