深入浅出Batch Size，对模型训练的影响分析

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原标题：深入浅出Batch Size，对模型训练的影响分析
关键字：批量,大小,梯度,损失,权重
文章来源：智猩猩GenAI
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开讲预告11月7日晚7点，上海 AI Lab OpenGVLab 博士后研究员罗根，将以《Mono-InternVL: 突破原生多模态大模型性能瓶颈》为主题进行直播讲解，欢迎扫名~文章转载自公众号：江大白，本文只做学术/技术分享，如有侵权，联系删文。导读对于一些同学来说Batch Size只是一个可以随便调节以适应不同显存环境的参数，事实真是如此吗。本文将结合一些理论知识，通过大量实验，探讨Batch Size的大小对训练模型及模型性能的影响，希望对大家有所帮助。在本文中，我们试图更好地理解批量大小对训练神经网络的影响。具体而言，我们将涵盖以下内容：
什么是Batch Size？
为什么Batch Size很重要？
小批量和大批量如何凭经验执行？
为什么大批量往往性能更差，如何缩小性能差距？
01什么是Batch Size？训练神经网络以最小化以下形式的损失函数：
theta 代表模型参数
m 是训练数据样本的数量
i 的每个值代表一个单一的训练数据样本
J_i 表示应用于单个训练样本的损失函数
通常，这是使用梯度下降来完成的，它计算损失函数相对于参数的梯度，并在该方向上迈出一步。

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