epoch和batchsize设置多大

对于epoch和batch size的设置大小，没有一个固定的标准答案，它们的合适取值会因不同的情况而有所不同。通常，对于epoch的设置，我们需要考虑训练过程中的收敛速度以及模型的性能。如果训练速度较慢或者模型还没有收敛，我们可以增加epoch的数量。而对于batch size的设置，一般来说，较大的batch size可以加快训练速度，但可能会导致模型的性能下降；相反，较小的batch size可以提高模型的性能，但会增加训练的时间和计算资源的需求。因此，在设置epoch和batch size的大小时，我们需要综合考虑训练时间、模型性能以及计算资源等因素，根据具体情况进行调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习中Epoch、Batch以及Batch size的设定](https://blog.csdn.net/qq_39026874/article/details/118787663)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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