知乎讨论:

 

案例一

http://www.myzaker.com/article/5a68020fd1f1495d57000030/

Training Imagenet in one hour

本篇论文发现了 large batch 可以大大的提升分类网络的收敛速度，通过把 batch size 从 256 提升到 8192，将训练时间从几周降低到了 1 个小时，大大提升了神将网络的训练速度。

 

案例二

insightface 人脸识别讨论

batch size越大越好

 

实际中，受限于显卡内存的限制，batch_size不能无限增大，导致网络收敛速度慢。

从统计学的角度来看，batch_size越大意味着，参与计算各种mean计算的结果(BN, avg Grident)越准确.