mini-batches是batchsize吗

是的，mini-batches就是指batchsize，指的是将训练数据分成若干个小批量进行训练，一般来说，在深度学习中，mini-batches的大小会影响模型的训练速度和稳定性。

相关问题:
1. mini-batches的大小如何选择？
2. mini-batches的大小和训练效果有什么关系？
3.

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mini-batches和batchsize的区别

在机器学习和深度学习中，mini-batch是将数据集划分为较小的部分进行训练的一种方法，而batch size是指每个mini-batch中包含的样本数。

具体来说，当我们使用一个大数据集进行训练时，一次性将所有数据放入模型可能会导致内存不足或计算量太大。因此，我们将数据集分成若干个小批次来进行训练，并在每个小批次中更新模型的参数。而batch size则是指每个小批次中包含的样本数量。

使用较大的batch size可以加快训练速度，因为在每个epoch中需要更少的参数更新，但这也会导致模型更难以收敛。而较小的batch size则可以提高模型的收敛性，但会降低训练速度。

/tmp/ipykernel_1056/23656431.py in SGD(self, training_data, epochs, mini_batch_size, eta, test_data) 23 training_data[k:k+ mini_batch_size] 24 for k in range(0,n,mini_batch_size)] ---> 25 for mini.batch in mini_batches: 26 self.update_mini_batch(mini_batch, eta) 27 if test_data: NameError: name 'mini' is not defined

看起来你的代码中有一个笔误。在第25行，你写成了 `mini.batch` 而不是 `mini_batch`，所以 Python 不知道 `mini` 是什么。尝试将第25行改为以下代码：

for mini_batch in mini_batches:

这应该可以解决你的问题。