我正在尝试训练一个非常大的模型。因此，我只能将非常小的批量大小放入 GPU 内存中。处理小批量的结果非常噪声梯度估计 https://stackoverflow.com/a/33717093/1714410.
我该怎么做才能避免这个问题？
您可以更改iter_size在求解器参数中。
Caffe 累积梯度iter_size x batch_size每个随机梯度下降步骤中的实例。
所以增加iter_size当由于内存有限而无法使用大的batch_size时，也可以获得更稳定的梯度。
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