深度学习总结(四)——正则项系数、Batch_size设置

1. 正则项系数（λ）的设置

建议一开始将正则项系数λ设置为0，先确定一个比较好的learning rate。然后固定该learning rate，给λ一个值（比如1.0），然后根据validation accuracy，将λ增大或者减小10倍（增减10倍是粗调节，当你确定了λ的合适的数量级后，比如λ = 0.01,再进一步地细调节，比如调节为0.02，0.03，0.009之类。）

2. Batch size三种情况

Batch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数。

1. 如果数据集比较小，完全可以采用全数据集 （ Full Batch Learning ）的形式，这样做至少有 2 个好处：其一，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。其二，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。
2. Batch_Size = 1。这就是在线学习（Online Learning）。使用在线学习，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。
3. 如果网络中采用minibatch SGD算法来优化，所以是一个batch一个batch地将数据输入CNN模型中，然后计算这个batch的所有样本的平均损失，即代价函数是所有样本的平均。而batch_size就是一个batch的所包含的样本数，显然batch_size将影响到模型的优化程度和速度。mini batch只是为充分利用GPU memory而做出的妥协

3. Mini-batch size的设置

大的batch，可以充分利用矩阵、线性代数库来进行计算的加速，batch越小，则加速效果可能越不明显。当然batch太大了，权重的更新率降低，导致优化过程太漫长。所以mini-batch size选多少，不是一成不变的，根据你的数据集规模、你的设备计算能力去选。