最近在跑一些网络时发现，训练完的网络在测试集上的效果总是会受Batch_Size 大小的影响。这种现象跟以往自己所想象的有些出入，于是出于好奇，各种搜博客，大致得出了自己想要的答案，现写一篇博客记录一下。 在训练过程中，一般有三种方式来从数据集中抽取数据，更新参数。一种是取所有的样本算出 ...

直观的理解：Batch Size定义：一次训练所选取的样本数。Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到GPU内存的使用情况，假如你GPU内存不大，该数值最好设置小一点。为什么要提出Batch Size？在没有使用Batch Size之前，这意味着网络在训练时，是一次 ...

之前的一片博文写了Batch Size的作用和应该如何设置比较合适，同时还有Batch Size大小，与学习率lr">lrlr、训练次数epoch">epochepoch之间的关系。里面提及Batch Size越大，梯度的方向越准确。 上述的说法是没错的，梯度方向准确，最后网络收敛情况好 ...

一文读懂神经网络训练中的Batch Size，Epoch，Iteration 作为在各种神经网络训练时都无法避免的几个名词，本文将全面解析他们的含义和关系。 1. Batch Size 释义：批大小，即单次训练使用的样本数 为什么需要有 Batch_Size :batch size 的正确 ...

本文相关的博客：（预先知识） 强化学习中经典算法 —— reinforce算法 —— （进一步理解， 理论推导出的计算模型和实际应用中的计算模型的区别） 本文代码地址： https ...

一、epoch、batch_size和iteration名词解释，关系描述 epoch：所有的样本空间跑完一遍就是一个epoch； batch_size：指的是批量大小，也就是一次训练的样本数量。我们训练的时候一般不会一次性将样本全部输入模型，而是分批次的进行训练，每一批里的样本 ...

的问题：（好吧，这块受训练水平的影响，还是借鉴另一篇博客的翻译：神经网络六大坑） 　　1，you d ...

在前面的博客人工神经网络入门和训练深度神经网络，也介绍了与本文类似的内容。前面的两篇博客侧重的是如何使用TensorFlow实现，而本文侧重相关数学公式及其推导。 1 神经网络基础 1.1 单个神经元 一个神经元就是一个计算单元，传入$n$个输入，产生一个输出，再应用于激活函数。记$n$维 ...