训练集测试集的batchsize
时间: 2023-08-15 13:04:07 浏览: 74
在训练集和测试集的划分中,并没有直接涉及到batch size的设置。batch size是在训练过程中用来指定每个批次中样本的数量。通常情况下,batch size的选择是根据计算资源和模型的需求来确定的。较大的batch size可以加快训练速度,但可能会导致内存不足的问题。较小的batch size可以提高模型的泛化能力,但训练速度可能会变慢。因此,选择合适的batch size需要综合考虑这些因素。在训练过程中,可以通过调整batch size来观察模型的性能和训练速度,并根据实际情况进行调整。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [训练集、验证集和测试集](https://blog.csdn.net/qq_40946524/article/details/118763876)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [训练集测试集拆分,K折交叉,mini-batch的实现](https://blog.csdn.net/qq_35169059/article/details/102570377)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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