@tocbatchsize取值依據
小白剛開始熟悉整個模型，想深層挖掘每一步的原理，由此，考慮minist分類時的batchsize為什麼設定的512，能否設定成其他值？取值有什麼依據？
batchsize和學習率共同影響模型的效能，在一定範圍batchsize大，會讓模型更加穩定，而過大則會降低泛化能力，在機器學習方法中，泛化能力通俗來講就是指學習到的***模型對未知資料的**能力***。通常當我們增加batchsize為原來的n倍時，要保證經過同樣的樣本後更新的權重相等，按照線性縮放規則，學習率應該增加為原來的n倍。
batchsize取值依據梯度下降演算法，在一定範圍內選擇乙個合適的值，僅此，沒有固定要求。（小白的無奈）
深度學習 batch size的作用
batch 的選擇，首先決定的是下降的方向。如果資料集比較小，完全可以採用全資料集 full batch learning 的形式，這樣做至少有 2 個好處 其一，由全資料集確定的方向能夠更好地代表樣本總體，從而更準確地朝向極值所在的方向。其二，由於不同權重的梯度值差別巨大，因此選取乙個全域性的學習...
深度學習基礎 batch size
batch size 批尺寸 是機器學習中乙個重要引數，涉及諸多矛盾，下面逐一展開。batch 的選擇，首先決定的是下降的方向。如果資料集比較小，完全可以採用全資料集 full batch learning 的形式，這樣做至少有 2 個好處 其一，由全資料集確定的方向能夠更好地代表樣本總體，從而更準...
談談深度學習中的 Batch Size
batch size 批尺寸 是機器學習中乙個重要引數，涉及諸多矛盾，下面逐一展開。batch 的選擇，首先決定的是下降的方向。如果資料集比較小，完全可以採用全資料集 full batch learning 的形式，這樣做至少有 2 個好處 其一，由全資料集確定的方向能夠更好地代表樣本總體，從而更準...