Tinh chỉnh Batch Size trong Deep Learning
Tinh chỉnh Batch Size trong Deep Learning: Dựa trên Kiến trúc Mô hình, Dữ liệu, Số Epoch và Thuật toán Tối ưu Batch size là siêu tham số quan trọng ảnh hưởng đến tốc độ học và khả năng tổng quát hóa của mô hình học sâu. Việc lựa chọn batch size phù hợp cần xem xét nhiều yếu tố, từ kiến trúc mô hình (đặc biệt là số lượng tham số), độ lớn của tập dữ liệu, số lượng epoch huấn luyện, cho đến thuật toán tối ưu sử dụng (ví dụ: SGD hay Adam). Dưới đây, chúng ta sẽ phân tích cách điều chỉnh batch size dựa trên những yếu tố này, dựa trên kết quả nghiên cứu đã công bố. Ảnh hưởng của Kiến trúc Mô hình (số lượng tham số) đến Batch Size Kiến trúc mô hình, đặc biệt là số lượng tham số, quyết định phần nào giới hạn và hiệu quả của batch size. Mô hình có nhiều tham số thường đòi hỏi bộ nhớ lớn hơn, do đó batch size tối đa có thể bị giới hạn bởi dung lượng GPU . Ví dụ, mô hình ngôn ngữ lớn như BERT với hàng trăm triệu tham số thường chỉ cho phép batch size nhỏ (vd. 16 hoặc 32) khi fine-tune...