我想在文章中解释一下网络的batch size参数选择原因,吴恩达在deep Learning中说过选择2的次幂可以加快二进制的计算,但没说具体的原因。
请问是什么原因,有没有相关的论文引用一下。
为什么CNN的kernel和batch size是2的次幂?
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来源:牛客网机器学习训练时,Mini-Batch 的大小优选为2 的幂,如 256 或 512。它背后的原因是什么?
Mini-Batch 为偶数的时候,梯度下降算法训练的更快 **Mini-Batch 设为 2 的幂,是为了符合 CPU、GPU 的内存要求,利于并行化处理** 不使用偶数时,损失函数是不稳定的 其他选项说法都不对
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