一般我只尝试batch_size=64或者batch_size=1两种情况。 Batch Size 的影响,目前可以实验证实的是:batch size 设置得较小训练出来的模型相对大 batch size 训练出的模型泛化能力更强,在测试集上的表现更好,而太大的 batch size 往往不太 Work,而且泛化能力较差。但是背后是什么原因造成的,目前还未有定论,持不同...
train 的batch_size 设置为 160 , test 的 batch_size设置为100(设置为160会爆显存) 训练集 4000 张, 测试集 1000张 eg2: train 的batch_size 设置为 80 , test 的 batch_size设置为100 训练集 4000张 , 测试集 1000张 可以看到提速不是成比例的。 附上源码: import torch from torch.utils.data impo...
理论上，batch.size的最大值大约为2GB左右。然而，实际能设置的值取决于JVM的配置以及系统的内存资源。一般而言，Oracle JVM对数组的最大值设定为INT.MAX - 8，因此超过此数值的设置可能会触发"Requested array size exceeds VM limit"异常。即使batch.size小于INT.MAX - 8，实际设置时还需考虑JVM hea...
得看一下链接断开的具体异常，初步怀疑和超大binlog事件有关，找个时间我再测试一下120w的更新 ...
在Kafka中batch.size的理论最大值是231−1，大约2GB左右。至于是否能设置这么大取决于JVM设置和操作...
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这个具体的值不清楚，需要查下。为什么有这样的疑问，现在需要解决什么问题呢？太大了可能导致消息不能...
它的意思是批大小，通常是用在数据库的批量操作里面，为了提高性能，比如：BatchSize=1000，就是每次...
在数据很庞大的时候(在机器学习中,几乎任何时候都是),我们才需要使用 epochs,batch size,迭代这些术语,在这种情况下,一次性将数据输入计算机是不可能的。因此,为了解决这个问题,我们需要把数据分成小块,一块一块的传递给计算机,在每一步的末端更新神经网络的权重,拟合给定的数据。