如何理解RNN中的Batch_size？

時間 2020-12-20

標籤編程學習简体版

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對於Batch_size肯定都不陌生，是機器學習中的一個重要參數多數時候使用Batch的訓練效果會比設置Batch_size=1的訓練效果要好。通俗的理解一下，Batch_size=126時模型一次看了126個樣本再來決定梯度下降往哪個方向降，而Batch_size=1時，模型進行了126次橫衝直撞的梯度下降，單樣本更新參數的隨機性太大，顯然可以看出使用Batch的模型效果會更好。同時CNN

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1. Batch_Size 詳解
2. batch_size,iterations,epochs等概念的理解
3. test_iter TRAIN_ batch_size TEST_ batch_size
4. CNN和RNN中如何引入BatchNorm
5. batch_size
6. 形象描述RNN的輸入[batch_size， time_step， input_size]
7. RNN理解
8. Batch_size的選擇
9. batch_size的做用
10. Batch_Size 的說明
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