batch size:一般翻译为“批次大小”,表示训练过程中一次输入模型的一组样本的具体样本数量。前面提到了,我们在神经网络训练过程中,往往需要将训练数据划分为多个batch;而具体每一个batch有多少个样本,那么就是batch size指定的了。 step:一般翻译为“步骤”,表示在一个epoch中模型进行一次参数更新的操作。通俗地说,在...
batch-size:顾名思义就是批次大小,也就是一次训练选取的样本个数. batch-size的大小对模型的优化和速度都是很有影响的.尤其是你的GPU的个数不多时,最好不要把数值设置的很大. batchsize的正确选择是为了在内存效率和内存容量之间寻找最佳平衡。 全批次(蓝色)是全批次,也就是当数据集数量少的时候,我们可以采用...
而covariate shift问题是由于训练数据的领域模型 Ps(X) 和测试数据的 Pt(X) 分布不一致造成的,这里的下标s和t是source和target的缩写,代表训练和测试。 乍一看这个应该不是什么问题。毕竟我们的目标是分类,只要 Ps(Y|X) 和 Pt(Y|X) 是一样的就行了。和X的分别 Ps(X) 以及 Pt(X) 有什么关系呢? 问题...
batch size:一般翻译为“批次大小”,表示训练过程中一次输入模型的一组样本的具体样本数量。前面提到了,我们在神经网络训练过程中,往往需要将训练数据划分为多个batch;而具体每一个batch有多少个样本,那么就是batch size指定的了。 step:一般翻译为“步骤”,表示在一个epoch中模型进行一次参数更新的操作。通俗地说,在...
batch size:一般翻译为“批次大小”,表示训练过程中一次输入模型的一组样本的具体样本数量。前面提到了,我们在神经网络训练过程中,往往需要将训练数据划分为多个batch;而具体每一个batch有多少个样本,那么就是batch size指定的了。 step:一般翻译为“步骤”,表示在一个epoch中模型进行一次参数更新的操作。通俗地说,在...
https://machinelearningmastery.com/gentle-introduction-mini-batch-gradient-descent-configure-batch-size/ 批处理涉及使用样本更新模型; 接下来,让我们来看一下epoch。 什么是Epoch? Epoch数是一个超参数,它定义了学习算法在整个训练数据集中的工作次数。一个Epoch意味着训练数据集中的每个样本都有机会更新内部模型...