Batch_size为啥被需要以及设置多少合适？

问题引入

我们在训练网络的时候基本都会设置一个叫Batch_size的参数，这个参数为啥需要以及设置多少合适？

问题解答

Batch的选择，首先决定的是下降的方向。

如果数据集比较小，可采用全数据集的形式，好处是：

1. 由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。
2. 由于不同权重的梯度值差别巨大，因此选取一个全局的学习率很困难。Full Batch Learning 可以使用 Rprop 只基于梯度符号并且针对性单独更新各权值。

对于更大的数据集，假如采用全数据集的形式，坏处是：

1. 随着数据集的海量增长和内存限制，一次性载入所有的数据进来变得越来越不可行。
2. 以 Rprop 的方式迭代，会由于各个 Batch 之间的采样差异性，各次梯度修正值相互抵消，无法修正。这才有了后来 RMSProp 的妥协方案。

假如每次只训练一个样本，即 Batch_Size = 1。线性神经元在均方误差代价函数的错误面是一个抛物面，横截面是椭圆。对于多层神经元、非线性网络，在局部依然近似是抛物面。此时，每次修正方向以各自样本的梯度方向修正，横冲直撞各自为政，难以达到收敛。

既然 Batch_Size 为全数据集或者Batch_Size = 1都有各自缺点，可不可以选择一个适中的Batch_Size值呢？

此时，可采用批梯度下降法（Mini-batches Learning）。因为如果数据集足够充分，那么用一半（甚至少得多）的数据训练算出来的梯度与用全部数据训练出来的梯度是几乎一样的。

  参考：

[1] https://blog.csdn.net/qq_34886403/article/details/82558399

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