譯者 | 李睿

審校 | 重樓

深度學習通過模擬神經元突觸機制革新了人工智能領域，其核心在于訓練數據輸入方式的選擇。批處理使用全批量數據計算梯度，內存占用高但收斂穩定，適合小型數據集；小批量訓練將數據劃分為更小的批次，可以平衡計算效率與內存需求，支持GPU并行加速，成為大規模數據訓練的主流方案。本文將研究這些概念，比較它們的優缺點，并探索它們的實際應用。

深度學習通過允許機器在人們的數據中獲取更深入的信息，徹底改變了人工智能領域。深度學習能夠通過神經元突觸的邏輯復制人類大腦的功能來做到這一點。訓練深度學習模型最關鍵的方面之一是如何在訓練過程中將數據輸入模型。這就是批處理（Batch Processing）和小批量訓練（Mini-batch Training）發揮重要作用的地方。那么如何訓練模型并將影響模型投入生產時的整體性能？本文將深入探討這些概念，比較它們的優缺點，并探索實際應用。

深度學習訓練流程

訓練深度學習模型是通過最小化損失函數衡量每個epoch（訓練周期）之后預測輸出與實際標簽之間的差異。換句話說，訓練過程是前向傳播和反向傳播之間的交替迭代。這種最小化通常是使用梯度下降來實現的，而梯度下降是一種優化算法，可以在減少損失的方向上更新模型參數。

圖1深度學習訓練過程|梯度下降

可以在這里了解更多關于梯度下降算法的內容。

在這里，由于計算和內存的限制，數據很少一次傳遞一個樣本或一次傳遞所有樣本。與其相反，數據以“批”（Batch）的形式分塊處理。

圖2深度學習訓練|梯度下降的類型

在機器學習和神經網絡訓練的早期階段，有兩種常見的數據處理方法：

1.隨機學習（Stochastic Learning）

該方法每次使用單個訓練樣本更新模型權重。雖然它提供了最快的權重更新，并且在在流數據應用場景中表現突出，但它存在一些顯著的缺點：

• 梯度噪聲大，導致更新非常不穩定。
• 這可能會導致次優收斂，并且整體訓練時間更長。
• 難以有效利用GPU進行并行加速處理。

2.全批量學習（Full-Batch Learning）

該方法使用整個訓練數據集計算梯度，并對模型參數進行一次性更新。全批量學習具有非常穩定的梯度和收斂性，這是主要的優點，然而也有一些缺點：

• 極高的內存使用率，在處理大型數據集時尤為突出。
• 每個epoch計算效率低下，因為需要等待整個數據集處理完畢。
• 無法靈活適應動態增長的數據集或在線學習場景。

隨著數據集越來越大，神經網絡深度增加，這些方法在實踐中被證明效率低下。內存限制和計算效率低下促使研究人員和工程師找到了一個折衷方案：小批量訓練。

以下了解什么是批處理和小批量訓練。

什么是批處理？

在每個訓練步驟中，整個數據集會被一次性輸入到模型中，這一過程稱為批處理（又稱全批量梯度下降）。

圖3 深度訓練中的批處理

批處理的主要特征：

• 使用整個數據集來計算梯度。
• 每個epoch僅包含一次前向傳播和反向傳播。
• 內存占用率高。
• 每個epoch通常較慢，但收斂過程穩定。

適用場景：

• 當數據集可完全載入物理內存時（內存適配）。
• 當處理小型數據集時。

什么是小批量訓練？

小批量訓練是全批量梯度下降與隨機梯度下降之間的折衷方案。它使用數據的一個子集或部分，而不是整個數據集或單個樣本。

小批量訓練的主要特征：

• 將數據集劃分成更小的組，例如32、64或128個樣本。
• 在每次小批量處理后執行梯度更新。
• 實現更快收斂與更強泛化能力。

適用場景：

• 適用于大型數據集。
• GPU/TPU可用時。

下面以表格的形式總結上述算法：

梯度下降的工作原理

梯度下降通過迭代更新模型參數來最小化損失函數。其核心機制為：在每次迭代中，計算損失函數相對于模型參數的梯度，并沿著梯度的反方向調整參數值。

圖4梯度下降的工作原理

更新規則：θ = θ ?η??θJ(θ)

其中：

• θ：模型參數 ? η：學習率 ? ?θJ(θ)：損失函數的梯度

簡單的類比

這一過程可以這樣類比：例如你身處在山地峽谷的頂端，希望能夠快速到達峽谷最低點。你在下坡時每次都要觀察當前位置的坡度（梯度），并朝著最陡峭的下坡方向（梯度反方向）邁出一步，逐步靠近峽谷最低點。

全批量梯度下降 (Full-batch descent) 就像通過查看峽谷的全景地圖并規劃好最優路線后才邁出關鍵的一步。隨機梯度下降 (Stochastic descent) 則是隨機詢問一位路人，在他指出方向之后才邁出下一步。小批量梯度下降 (Mini-batch descent) 則是在與一些人商議之后，再決定如何邁出下一步。

數學公式

設X∈R n×d為n個樣本和d個特征的輸入數據。

全批量梯度下降

小批量梯度下降

現實案例

假設基于評論來估算產品的成本。如果你在做出選擇之前閱讀了所有1000條評論，那么這就是全批量處理。而如果只看了一條評論就做出決定，那么就是隨機處理。小批量訓練則是指閱讀少量評論（例如32條或64條），然后估算成本。小批量訓練在做出明智決定的可靠性和快速行動之間取得了很好的平衡。

小批量訓練提供了一個很好的平衡：它足夠快，可以快速行動，也足夠可靠，可以做出明智的決定。

實際實施

以下將使用PyTorch來演示批處理和小批量訓練之間的差異，可以直觀理解這兩種算法在引導模型收斂至全局最優最小值過程中的效果差異。

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 = 0
 for 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()

圖5批處理vs小批量訓練損失比較

在這里，可以通過可視化兩種策略的訓練損失隨時間變化來觀察差異。可以觀察到：

小批量訓練因頻繁更新參數，初期下降更快。

圖6通過數據集進行小批量訓練

全批量訓練的更新次數可能較少，但其梯度更穩定。

在實際應用中，小批量訓練通常因更好的泛化能力和計算效率而更受青睞。

如何選擇批量大小？

設置的批量大小是一個超參數，必須根據模型架構和數據集大小進行實驗。確定最佳批量值的一種有效方法是實施交叉驗證策略。

以下是關于如何選擇批處理大小的決策指導表格：

注：如上所述，批量大小是一個超參數，必須為模型訓練進行微調。因此，有必要了解小批量訓練和大批量訓練的性能。

小批量訓練

小批量通常指批量值在1至64之間。由于梯度更新更頻繁（每個更新），權重更新速度更快，模型能夠更早開始學習。頻繁的權重更新意味著每個epoch需要更多次迭代，這會增加計算開銷和訓練時間。

梯度估計中的“噪聲”有助于避免出現尖銳的局部最小值和過擬合，通常會表現出更好的測試性能，從而顯示出更好的泛化能力。此外，這些噪聲也可能導致收斂不穩定。如果學習率設置過高，這些噪聲梯度可能會導致模型超調和發散。

可以將小批量大小想象為頻繁但搖晃的步伐向目標前進——路徑雖不筆直，卻可能探索到更優的全局路徑。

大批量訓練

大批量通常指批量達到128個及以上。大批量包含更多樣本，梯度更平滑，更接近損失函數的真實梯度，因此收斂更穩定。然而，平滑的梯度可能導致模型無法避免出現平坦或尖銳的局部最小值。

由于完成一個epoch需要的迭代次數更少，因此訓練速度更快。但大批量需要更多內存，對GPU處理能力要求更高。盡管每個epoch速度更快，但由于更新步驟更小并且缺乏梯度噪聲，可能需要更多的epoch才能收斂。

大批量訓練就像用預先計劃好的步驟穩步地前進——路徑規劃雖高效，卻可能因缺乏探索而錯過潛在更優路徑。

整體差異對比

下表對全批量訓練和小批量訓練進行了全面比較。

實際應用建議

在批處理和小批量訓練之間進行選擇時，需要考慮以下因素：

• 如果數據集較小（樣本量<10,000）并且內存充足：由于其穩定性和精確的收斂性，批處理可能更適用。
• 對于中型到大型數據集（例如，樣本量≥100,000）：批量大小在32到256之間的小批量訓練通常是最佳選擇。
• 在小批量訓練中，在每個epoch之前使用洗牌，以避免按數據順序學習模式。
• 使用學習率調度或自適應優化器（例如Adam、RMSProp等）來幫助減輕小批量訓練中的噪聲更新問題。

結論

批處理與小批量訓練是深度學習模型優化的核心基礎概念。盡管批處理提供了最穩定的梯度，但由于內存和計算的限制，它很少用于處理現代大規模數據集。相比之下，小批量訓練通過平衡計算效率、泛化性能與硬件兼容性（尤其借助GPU/TPU加速）。因此，它已經成為大多數界深度學習應用程序中事實上的標準。

選擇最佳的批量大小并不是一勞永逸的決策，應該以數據集的大小和現有的內存和硬件資源為指導。優化器的選擇以及所需的泛化和收斂速度（例如學習率和衰減率）也要考慮在內。通過理解這些動態并利用學習率調度、自適應優化器（如ADAM）和批量大小調整等工具，可以更快、更準確、更高效地創建模型。

原文標題：Batch Processing vs Mini-Batch Training in Deep Learning，作者：Shaik Hamzah Shareef