深度學習之批量訓練數據集大小對訓練結果的影響

在學習深度學習的過程當中，發現不少例子都採用批量訓練的方法，好比每次迭代從數據集中選擇50或者100條數據進行訓練計算。這麼作的好處是能夠加快運算速度，可是，通過測試發現，過大批訓練數據，容易引發訓練結果不許確，擬合度低的缺點，下面我舉一個例子說明：python import numpy as np from sklearn.utils import shuffle import matplotl

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