深度学习中的batch的大小对学习效果的影响
Batch_size参数的作用：决定了下降的方向 极端一： batch_size为全数据集(Full Batch Learning)： 好处： 1.由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。 2.由于不同权重的梯度值差别巨大，因此选择一个全局的学习率很困 ...
原文：深度学习中Batch size对训练效果的影响
原文地址：http: blog.csdn.net juronghui article details 一般来说，在合理的范围之内，越大的 batch size 使下降方向越准确，震荡越小 batch size 如果过大，则可能会出现局部最优的情况。小的 bath size 引入的随机性更大，难以达到收敛，极少数情况下可能会效果变好。 谈谈深度学习中的 Batch SizeBatch Size 批尺 ...
2020-04-10 11:15 0 719 推荐指数：
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