Mini-batch 和batch的區別
一次參數都要把數據集里的所有樣本都看一遍，計算量開銷大，計算速度慢，不支持在線學習，這稱為Batch ...
原文：mini batch的作用
深度學習的優化算法，說白了就是梯度下降。每次的參數更新有兩種方式。 第一種，遍歷全部數據集算一次損失函數，然后算函數對各個參數的梯度，更新梯度。這種方法每更新一次參數都要把數據集里的所有樣本都看一遍，計算量開銷大，計算速度慢，不支持在線學習，這稱為Batch gradient descent，批梯度下降。 另一種，每看一個數據就算一下損失函數，然后求梯度更新參數，這個稱為隨機梯度下降，stocha ...
2020-03-11 12:57 0 833 推薦指數：
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