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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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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>是的,有区别。选项1的内存消耗要少得多,但精确度也要低得多。选项2可能会吃掉你所有的内存,但应该证明更准确。但是,如果一次使用所有训练集,一定要限制步数以避免过度适应。 理想情况下,成批使用数据(通常在16到256之间)。 大多数优化技术都是“随机的”,即它们依赖于样本的统计样本来估计模型的更新。 总而言之: -更多数据=>;更准确(但内存更多)=>;过度拟合的风险更高(因此限制培训步骤的数量)</p>
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