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深度学习中的批处理vs小批量训练

news 2025/7/11 8:05:14

深度学习通过允许机器在人们的数据中获取更深入的信息，彻底改变了人工智能领域。深度学习能够通过神经元突触的逻辑复制人类大脑的功能来做到这一点。训练深度学习模型最关键的方面之一是如何在训练过程中将数据输入模型。

深度学习通过模拟神经元突触机制革新了人工智能领域，其核心在于训练数据输入方式的选择。批处理使用全批量数据计算梯度，内存占用高但收敛稳定，适合小型数据集；小批量训练将数据划分为更小的批次，可以平衡计算效率与内存需求，支持GPU并行加速，成为大规模数据训练的主流方案。本文将研究这些概念，比较它们的优缺点，并探索它们的实际应用。

深度学习通过允许机器在人们的数据中获取更深入的信息，彻底改变了人工智能领域。深度学习能够通过神经元突触的逻辑复制人类大脑的功能来做到这一点。训练深度学习模型最关键的方面之一是如何在训练过程中将数据输入模型。这就是批处理（Batch Processing）和小批量训练（Mini-batch Training）发挥重要作用的地方。那么如何训练模型并将影响模型投入生产时的整体性能？本文将深入探讨这些概念，比较它们的优缺点，并探索实际应用。

深度学习训练流程

训练深度学习模型是通过最小化损失函数衡量每个epoch（训练周期）之后预测输出与实际标签之间的差异。换句话说，训练过程是前向传播和反向传播之间的交替迭代。这种最小化通常是使用梯度下降来实现的，而梯度下降是一种优化算法，可以在减少损失的方向上更新模型参数。

图1 深度学习训练过程|梯度下降

可以在这里了解更多关于梯度下降算法的内容。

在这里，由于计算和内存的限制，数据很少一次传递一个样本或一次传递所有样本。与其相反，数据以“批”（Batch）的形式分块处理。

图2 深度学习训练|梯度下降的类型

在机器学习和神经网络训练的早期阶段，有两种常见的数据处理方法：

1.随机学习（Stochastic Learning）

该方法每次使用单个训练样本更新模型权重。虽然它提供了最快的权重更新，并且在在流数据应用场景中表现突出，但它存在一些显著的缺点：

梯度噪声大，导致更新非常不稳定。
这可能会导致次优收敛，并且整体训练时间更长。
难以有效利用GPU进行并行加速处理。

2.全批量学习（Full-Batch Learning）

该方法使用整个训练数据集计算梯度，并对模型参数进行一次性更新。全批量学习具有非常稳定的梯度和收敛性，这是主要的优点，然而也有一些缺点：

极高的内存使用率，在处理大型数据集时尤为突出。
每个epoch计算效率低下，因为需要等待整个数据集处理完毕。
无法灵活适应动态增长的数据集或在线学习场景。

随着数据集越来越大，神经网络深度增加，这些方法在实践中被证明效率低下。内存限制和计算效率低下促使研究人员和工程师找到了一个折衷方案：小批量训练。

以下了解什么是批处理和小批量训练。

什么是批处理？

在每个训练步骤中，整个数据集会被一次性输入到模型中，这一过程称为批处理（又称全批量梯度下降）。

图3 深度训练中的批处理

批处理的主要特征：

使用整个数据集来计算梯度。
每个epoch仅包含一次前向传播和反向传播。
内存占用率高。
每个epoch通常较慢，但收敛过程稳定。

适用场景：

当数据集可完全载入物理内存时（内存适配）。
当处理小型数据集时。

什么是小批量训练？

小批量训练是全批量梯度下降与随机梯度下降之间的折衷方案。它使用数据的一个子集或部分，而不是整个数据集或单个样本。

小批量训练的主要特征：

将数据集划分成更小的组，例如32、64或128个样本。
在每次小批量处理后执行梯度更新。
实现更快收敛与更强泛化能力。

适用场景：

适用于大型数据集。
GPU/TPU可用时。

下面以表格的形式总结上述算法：

类型	批量大小	更新频率	内存需求	收敛性	噪声水平
批处理	整个数据集	每epoch一次	高	稳定但缓慢	低
小批量训练	例如32/64 /128个样本	每批次一次	中等	平衡	中
随机训练	1个样本	每样本一次	低	噪音大但速度快	高

梯度下降的工作原理

梯度下降通过迭代更新模型参数来最小化损失函数。其核心机制为：在每次迭代中，计算损失函数相对于模型参数的梯度，并沿着梯度的反方向调整参数值。

图4 梯度下降的工作原理

更新规则：θ = θ −η⋅∇θJ(θ)

其中：

θ：模型参数 • η：学习率 • ∇θJ(θ)：损失函数的梯度

简单的类比

这一过程可以这样类比：例如你身处在山地峡谷的顶端，希望能够快速到达峡谷最低点。你在下坡时每次都要观察当前位置的坡度（梯度），并朝着最陡峭的下坡方向（梯度反方向）迈出一步，逐步靠近峡谷最低点。

全批量梯度下降 (Full-batch descent) 就像通过查看峡谷的全景地图并规划好最优路线后才迈出关键的一步。随机梯度下降 (Stochastic descent) 则是随机询问一位路人，在他指出方向之后才迈出下一步。小批量梯度下降 (Mini-batch descent) 则是在与一些人商议之后，再决定如何迈出下一步。

数学公式

设X∈R n×d为n个样本和d个特征的输入数据。

全批量梯度下降

小批量梯度下降

现实案例

假设基于评论来估算产品的成本。如果你在做出选择之前阅读了所有1000条评论，那么这就是全批量处理。而如果只看了一条评论就做出决定，那么就是随机处理。小批量训练则是指阅读少量评论（例如32条或64条），然后估算成本。小批量训练在做出明智决定的可靠性和快速行动之间取得了很好的平衡。

小批量训练提供了一个很好的平衡：它足够快，可以快速行动，也足够可靠，可以做出明智的决定。

实际实施

以下将使用PyTorch来演示批处理和小批量训练之间的差异，可以直观理解这两种算法在引导模型收敛至全局最优最小值过程中的效果差异。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset
import matplotlib.pyplot as plt# Create synthetic data
X = torch.randn(1000, 10)
y = torch.randn(1000, 1)# Define model architecture
def create_model():return nn.Sequential(nn.Linear(10, 50),nn.ReLU(),nn.Linear(50, 1))# Loss function
loss_fn = nn.MSELoss()# Mini-Batch Training
model_mini = create_model()
optimizer_mini = optim.SGD(model_mini.parameters(), lr=0.01)
dataset = TensorDataset(X, y)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True)mini_batch_losses = []for epoch in range(64):epoch_loss = 0for batch_X, batch_y in dataloader:optimizer_mini.zero_grad()outputs = model_mini(batch_X)loss = loss_fn(outputs, batch_y)loss.backward()optimizer_mini.step()epoch_loss += loss.item()mini_batch_losses.append(epoch_loss / len(dataloader))# Full-Batch Training
model_full = create_model()
optimizer_full = optim.SGD(model_full.parameters(), lr=0.01)full_batch_losses = []for epoch in range(64):optimizer_full.zero_grad()outputs = model_full(X)loss = loss_fn(outputs, y)loss.backward()optimizer_full.step()full_batch_losses.append(loss.item())# Plotting the Loss Curves
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(mini_batch_losses, label='Mini-Batch Training (batch_size=64)', marker='o')
plt.plot(full_batch_losses, label='Full-Batch Training', marker='s')
plt.title('Training Loss Comparison')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.tight_layout()
plt.show()

图5批处理vs小批量训练损失比较

在这里，可以通过可视化两种策略的训练损失随时间变化来观察差异。可以观察到：

小批量训练因频繁更新参数，初期下降更快。

图6 通过数据集进行小批量训练

全批量训练的更新次数可能较少，但其梯度更稳定。

在实际应用中，小批量训练通常因更好的泛化能力和计算效率而更受青睐。

如何选择批量大小？

设置的批量大小是一个超参数，必须根据模型架构和数据集大小进行实验。确定最佳批量值的一种有效方法是实施交叉验证策略。

以下是关于如何选择批处理大小的决策指导表格：

特征	全批量训练	小批量训练
梯度稳定性	高	中等
收敛速度	慢	快速
内存使用情况	高	中等
并行化	少	更多
训练时间	高	最优化
泛化	可能过拟合	更好

注：如上所述，批量大小是一个超参数，必须为模型训练进行微调。因此，有必要了解小批量训练和大批量训练的性能。

小批量训练

小批量通常指批量值在1至64之间。由于梯度更新更频繁（每个更新），权重更新速度更快，模型能够更早开始学习。频繁的权重更新意味着每个epoch需要更多次迭代，这会增加计算开销和训练时间。

梯度估计中的“噪声”有助于避免出现尖锐的局部最小值和过拟合，通常会表现出更好的测试性能，从而显示出更好的泛化能力。此外，这些噪声也可能导致收敛不稳定。如果学习率设置过高，这些噪声梯度可能会导致模型超调和发散。

可以将小批量大小想象为频繁但摇晃的步伐向目标前进——路径虽不笔直，却可能探索到更优的全局路径。

大批量训练

大批量通常指批量达到128个及以上。大批量包含更多样本，梯度更平滑，更接近损失函数的真实梯度，因此收敛更稳定。然而，平滑的梯度可能导致模型无法避免出现平坦或尖锐的局部最小值。

由于完成一个epoch需要的迭代次数更少，因此训练速度更快。但大批量需要更多内存，对GPU处理能力要求更高。尽管每个epoch速度更快，但由于更新步骤更小并且缺乏梯度噪声，可能需要更多的epoch才能收敛。

大批量训练就像用预先计划好的步骤稳步地前进——路径规划虽高效，却可能因缺乏探索而错过潜在更优路径。

整体差异对比

下表对全批量训练和小批量训练进行了全面比较。

方面	全批量训练	小批量训练
优点	•稳定和准确的梯度 •精确的损失计算	•由于频繁更新，训练速度更快 •支持GPU/TPU并行 •由于存在噪声，需要更好的泛化
缺点	•内存消耗高 •每个epoch训练速度变慢 •不适合大数据扩展	•噪音梯度更新 •需要调整批量大小 •稳定性略差
用例	•适合内存的小数据集 •当再现性很重要时	•大型数据集 •GPU/ TPU上的深度学习 •实时或流式训练管道