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machine-learning - 在循环中调用拟合与批量大小拟合之间有区别吗

问题描述

假设我在内存中有 32 个训练示例（批量大小为 32）。fit在 for 循环中调用 32 次与batch_size=1示例之间是否有区别？还是将所有经验放在一个数组中并调用fit一次但batch_size=32作为参数？结果或性能会有什么不同吗？

标签： machine-learningkerasdeep-learning

解决方案

for i in range(32):
    model.fit(X,y,batch_size=1)

不要以这种方式训练你的模型。！您仅对最后一批进行有效培训（在您的情况下为最后一个样本）

但是，以下方法将向您保证该模型已针对所有样本进行了训练。所以总是这样训练它。

model.fit(X,y,batch_size=32)

如果您考虑使用“for 循环”，因为您无法一次将所有样本放入内存中，您应该尝试 fit_generator 或 fit_on_batch 方法。

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