Millist õppimiskiirust peaks kasutama suurele partii ja millist väikesele? Milliseid reegleid (lineaarse skaleerimise reegel) teate?

При обучении нейронных сетей размер батча влияет на выбор learning rate (скорости обучения). Для маленьких батчей обычно используют меньший learning rate, чтобы обновления весов были более стабильными и не приводили к сильному шуму.

Linear Scaling Rule — популярное эмпирическое правило, которое гласит: если вы увеличиваете размер батча в k раз, то learning rate тоже можно увеличить примерно в k раз. Это помогает сохранить стабильность и эффективность обучения при больших батчах.

Например, если при батче 32 вы используете learning rate 0.01, то при батче 256 (в 8 раз больше) можно попробовать learning rate 0.08.

Однако при очень больших батчах (например, тысячи и более) часто требуется дополнительная настройка, например, warm-up (плавный рост learning rate в начале обучения), чтобы избежать проблем с сходимостью.

Итого:

• Маленький батч (например, 32-64): меньший learning rate (например, 0.001-0.01)
• Большой батч (например, 256 и выше): learning rate увеличивается пропорционально размеру батча (linear scaling rule)

Пример:

base_batch_size = 32
base_lr = 0.01
batch_size = 256
scaled_lr = base_lr * (batch_size / base_batch_size)  # 0.01 * (256/32) = 0.08

Это правило помогает эффективно использовать большие батчи без потери качества обучения.