python - 在 Keras 中创建“逐个样本”模型

Question

我想在 Keras 中创建一个可以“逐个样本”学习的模型；这种机器称为在线学习，一种按数据接收和拟合数据的模型。我的问题是：我怎样才能在 Keras 中做到这一点？batch_size=1是否可以通过在拟合时设置来做到这一点？

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Answer 1

在 Keras 中，批量大小与数据的输入方式无关。批量大小决定了每次梯度更新将有多少并行样本输入网络。对批量大小的更清晰解释取决于网络是什么。例如，在有状态的 RNN 中，批大小为 N 意味着输入张量包含 N 个独立序列。单个批处理在所有 N 系列上向前移动一个样本。因此，在每批中，处理 N 个样本（每个 N 个独立序列中的 1 个）并更新梯度。

因此，在您的情况下，似乎只有一个样本流，如果样本是时间序列数据类型，那么我们肯定有batch_size=1，如果在部署模型之前您有一个数据集来训练模型，您可以阅读它们都在内存和fit模型中，并且在部署后提供新的观察结果，您可以一次又一次地train_on_batch或模型。fit模型的次数没有限制fit。