随机剃度下降法是每次使用一个样本，小批量随机剃度下降是每次使用m个样本。这个m一般怎么选择？有什么技巧？
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这篇论文On Large-Batch Training for Deep Learning: Generalization Gap and Sharp Minima给出了关于mini-batch样本点的一些观察：
1. 样本点太少，训练时间长；样本点太多，训练时间也太长。
2. 样本点多，训练单个epoch时间更短
3. 样本点越小，模型的泛化越好。
理论归理论，实际上还是自己选一些比较小的数值，比如8，12，32，64。
可爱多
2017-05-09 09:36
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