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在Tensorflow中,一个epoch中的训练数据大小有影响吗?
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<p>假设我们有价值50万个项目的培训数据,那么我们是一次培训一个项目,还是一次培训n个项目,还是一次培训所有项目,这有关系吗?在</p> <p>考虑<code>inputTrainingData</code>和{<cd2>}是<code>[[]]</code>,而{<cd4>}是任何一般的tensorflow训练步骤。在</p> <p><strong>选项1</strong>一次训练一个项目-</p> <pre><code>for i in range(len(inputTrainingData)): train_step.run(feed_dict={x: [inputTrainingData[i]], y: [outputTrainingData[i]], keep_prob: .60}, session= sess) </code></pre> <p><strong>选项2</strong>一次训练-</p> ^{pr2}$ <p>就培训质量而言,上述方案1和2之间有什么区别吗?在</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>这两个选项是不同的。通常,您必须使用batchsize来训练例如128次数据迭代。 您还可以使用批处理大小为1,如第一个示例所示。 这种方法的优点是可以输出神经网络的训练效率。在</p> <p>如果你在一个地方学习所有的数据,你的速度会快一点,但你只有在最后才知道你的效率是好的。在</p> <p>最好的方法是制作一个batchsize并按栈学习。所以你可以在每一个堆栈之后输出你的效率,并控制你的效率。在</p>
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