batchsize选择

选择合适的batch size是深度学习中一个重要的决策。根据引用中的错误提示，你遇到了一个batch size的错误。引用指出，训练和测试的batch size是独立的，训练时的batch size可以根据显卡内存的大小来设定。而引用提到，通常在实际工程中使用mini-batch，大小设置为几十或几百，以平衡时间效率和模型性能。对于二阶优化算法，引入大量噪声可以提高性能，因此可以考虑使用大batch size，甚至设置为几千或一两万来获得最佳性能。根据这些信息，你可以根据你的具体情况和需求来选择合适的batch size。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【深度学习】BatchSize设置](https://blog.csdn.net/weixin_31866177/article/details/96445370)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [CNN基础——如何设置BatchSize](https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/116743362)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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