本文提出了一种动态批次大小自适应方法,通过估计随机梯度方差来调整批次大小,消除了对学习速率降低的需求。该算法优化了收敛速度并简化了学习速率调整,实验表明自适应批次大小显著提高了深度学习模型的性能和稳定性。
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