Was ist die Batch-Größe?
Leitfaden zu KI-Trainingsbatches, Speichernutzung und Modellgenauigkeit
Was ist die Batch-Größe?
Batch-Größe ist die Anzahl der Trainingsbeispiele, die verarbeitet werden, bevor das Modell seine Parameter aktualisiert. Wenn die Batch-Größe 32 beträgt, sieht das Modell 32 Bilder, bevor es die Gewichte anpasst.
Warum die Batch-Größe wichtig ist
- Beeinflusst die Stabilität des Trainings: Kleinere Batches fügen Variation hinzu; größere Batches glätten die Ergebnisse.
- Beeinflusst die Hardware-Nutzung: Größere Batches benötigen mehr Speicher.
- Ändert das Lernverhalten: Beeinflusst Genauigkeit und Konvergenzgeschwindigkeit.
Die richtige Batch-Größe wählen
- Kleine Batch (8–32): gut für begrenzte GPUs
- Mittlere Batch (64–128): ausgewogen
- Große Batch (256+): schnell, kann aber schlechter generalisieren
Batch-Größe FAQ
Bedeutet eine größere Batch-Größe schnelleren Training?
Oft ja, aber nicht immer bessere Qualität.
Warum kleine Batches verwenden?
Sie simulieren natürlicheres Lernrauschen.