batch_size是学习率吗
时间: 2023-06-18 12:06:44 浏览: 97
Movie-Recommendations-using-Collaborative-Filtering:我的工作包括使用协作过滤的电影推荐,最小均方误差为0.8254。 还对不同大小和特征提取的嵌入式矩阵进行了实验。 我已经对嵌入层的大小,batch_size和学习率进行了很多试验,并得出最终结论,特别是对于此数据集,嵌入层30的大小最好为30,50和64。 当保持较小的层大小时,均方误差也更好。 这可能是由于以下事实:数据的提取可能不那么复杂,最多可以提取50个或64个特征。提取高达此限制的特征可能导致
不是,batch_size和学习率是两个不同的概念。batch_size是指在训练神经网络时,每次输入的样本数量;而学习率是指在反向传播算法中,每次更新权重时的步长大小。batch_size越大,训练速度越快,但内存消耗也越大;学习率越大,模型收敛速度越快,但可能会导致训练不稳定,甚至出现震荡。因此,在训练神经网络时,需要根据具体情况进行调整,以达到最佳的训练效果。
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