1 问题 我们知道,不同的batch_size对我们的训练集和验证集得出结果的精度和loss都会产生影响,是设置batch_size越大我们得到的精度越好,loss越好。还是batch_size越小我们得到的精度越好,loss越好呢? 2 方法 我们使用的是python的可视化技术进行问题的探究,我们需要在图像中看到当batch_size由小到大的过程中对训练集...
为什么是这个措辞呢？见补充）。验证集和测试集自由些，可以和训练集batch size一样，也可以不一样，甚...
1.可以将该batch看做一个完整的batch参与训练；2.可以从剩下的数据中挑选若干样本补齐该batch的batchsiz...
我们使用的是python的可视化技术进行问题的探究,我们需要在图像中看到当batch_size由小到大的过程中对训练集精度和loss以及验证集的精度和loss值的变化曲线。 利用python画出的batch_size对训练集精度的影响,我们可以在下图中看见并不是batch_size越大,我们的训练集精度就越好,在我给出的这几个batch_size中8才是最...
我们知道,不同的batch_size对我们的训练集和验证集得出结果的精度和loss都会产生影响,是设置batch_size越大我们得到的精度越好,loss越好。还是batch_size越小我们得到的精度越好,loss越好呢? 2方法 我们使用的是python的可视化技术进行问题的探究,我们需要在图像中...
其次，搞清楚为什么有batch size 而不是一次性训练所有训练集数据再更新权重或者训练一个样本后更新权重。
其次，搞清楚为什么有batch size 而不是一次性训练所有训练集数据再更新权重或者训练一个样本后更新权重。
最近用 tpu 发现 _drop_ramemainder 这个选项，就是 eval 的时候把最后不够一个 batch 的验证集的...
一般来说，batch size主要是针对训练的时候，根据你的网络输入以及数据的大小来决定batch size，而且这个...
这不是肯定吗？就像你训练一次64张图片，你实际用还要一次64张吗？