The Impact of Batch Size on the Quality of Training of Neural Networks
Authors: Лисов А.А. , Возмилов А.Г. , Урманов В.Г. , Панишев С.А. 
Published: July 2024

Нейронные сети обучаются с использованием градиентного спуска — метода оптимизации, при котором оценка ошибки, используемая для обновления весов модели нейросети, рассчитывается на основе подмножества обучающего набора данных. Количество примеров из набора обучающих данных, используемых для оценки градиента ошибки, называется размером пакета (batch size), он является важным гиперпараметром, влияющим на динамику алгоритма обучения. В статье приведен анализ влияния размера пакета обучения для нейросетей разных типов — нейросетей глубокого обучения, сверточных, рекуррентных и больших языковых моделей на точность прогнозирования. Однако, как выяснилось в процессе исследования, неоднократное упоминание в источниках того, что размер batch size влияет на скорость обучения, на практике данное высказывание не было подтверждено экспериментальными значениями[TA2] . С этой целью был проведен эксперимент проверки влияния размера пакета обучающей выборки не только на точность распознавания (accuracy) и величину потерь (loss — разница между полученным значением предсказания и реальным), но и на затраченное время на процесс обучения. Результаты исследования размера пакета выявили, что он оказывает решающее влияние на точность распознавания изображений сверточных нейронных сетей, рекуррентных, нейросетей глубокого обучения и больших языковых моделей. Чем больше значение параметра, тем выше точность прогнозирования. С другой стороны, большое значение размера пакета приводит к увеличению требований к вычислительным ресурсам.
Neural networks are trained using gradient descent, an optimization technique in which the error estimate used to update the weights of the neural network model is calculated based on a subset of the training dataset. The number of examples from the training dataset used to estimate the error gradient is called the batch size, and is an important hyperparameter that affects the dynamics of the learning algorithm. The article analyzes the impact of the batch size for neural networks of various types - deep learning neural networks, convolutional, recurrent and large language models on the accuracy of forecasting. However, as it turned out during the study, the repeated mention in the sources that the size of the batch size affects the speed of learning, in practice, this statement was not confirmed by experimental values. For this purpose, an experiment was conducted to check the impact of the size of the training sample packet not only on recognition accuracy and the amount of losses (the difference between the obtained prediction value and the real one), but also on the time spent on the learning process. The results of the study of the batch size revealed that it has a decisive influence on the accuracy of image recognition of convolutional neural networks, recurrent neural networks, deep learning neural networks and large language models. The larger the parameter value, the higher the prediction accuracy. On the other hand, a large value of the packet size leads to an increase in the requirements for computing resources.