batch_size引數設定
Batch_size：
定義：一次性讀入多少批量的圖片，不是樣本。
Full Batch Learning：Batch_size=資料集大小，適用於小資料集。Mini-batches Learning：Batch_size= N（自己設定），適用於大資料集。
Online Learning（線上學習）：Batch_size=1，
如何選擇Batch_size？
A：一定範圍內增大Batch_size：
1、提高了記憶體的利用率，大矩陣乘法的並行化效率提高2、跑完一次epoch所需要的迭代次數減少，相同資料量的資料處理速度加快。
3、Batch_size越大下降方向越準，引起的訓練震盪越小。
4、缺點：記憶體溢位、訓練時間增加、收斂緩慢、區域性最優，泛化性差
B：Batch_size過小：修正方向以各自樣本的梯度方向修正難以達到收斂。
總結：
首先根據視訊記憶體大小選擇Batch_size；其次根據自己的實際情況調整Batch_size，調參重在“調”，根據實際情況選擇合適的引數。設定好Batch_size後，每一次epoch記得shuffle一次，不要讓網路通過相同的minibach。相關推薦
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