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原標題：深入淺出Batch Size，對模型訓練的影響分析
關鍵字：批量,大小,梯度,損失,權重
文章來源：智猩猩GenAI
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內容摘要：

開講預告11月7日晚7點，上海 AI Lab OpenGVLab 博士后研究員羅根，將以《Mono-InternVL: 突破原生多模態大模型性能瓶頸》為主題進行直播講解，歡迎掃名~文章轉載自公眾號：江大白，本文只做學術/技術分享，如有侵權，聯系刪文。導讀對于一些同學來說Batch Size只是一個可以隨便調節以適應不同顯存環境的參數，事實真是如此嗎。本文將結合一些理論知識，通過大量實驗，探討Batch Size的大小對訓練模型及模型性能的影響，希望對大家有所幫助。在本文中，我們試圖更好地理解批量大小對訓練神經網絡的影響。具體而言，我們將涵蓋以下內容：
什么是Batch Size？
為什么Batch Size很重要？
小批量和大批量如何憑經驗執行？
為什么大批量往往性能更差，如何縮小性能差距？
01什么是Batch Size？訓練神經網絡以最小化以下形式的損失函數：
theta 代表模型參數
m 是訓練數據樣本的數量
i 的每個值代表一個單一的訓練數據樣本
J_i 表示應用于單個訓練樣本的損失函數
通常，這是使用梯度下降來完成的，它計算損失函數相對于參數的梯度，并在該方向上邁出一步。

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