如何理解RNN中的Batch_size？

时间 2020-12-20

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对于Batch_size肯定都不陌生，是机器学习中的一个重要参数多数时候使用Batch的训练效果会比设置Batch_size=1的训练效果要好。通俗的理解一下，Batch_size=126时模型一次看了126个样本再来决定梯度下降往哪个方向降，而Batch_size=1时，模型进行了126次横冲直撞的梯度下降，单样本更新参数的随机性太大，显然可以看出使用Batch的模型效果会更好。同时CNN

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1. Batch_Size 详解
2. batch_size,iterations,epochs等概念的理解
3. test_iter TRAIN_ batch_size TEST_ batch_size
4. CNN和RNN中如何引入BatchNorm
5. batch_size
6. 形象描述RNN的输入[batch_size， time_step， input_size]
7. RNN理解
8. Batch_size的选择
9. batch_size的做用
10. Batch_Size 的说明
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