循环调用适合与批量大小适合之间有区别吗

Question

比方说，我的内存中有32个训练示例（批量大小为32）。在for循环中以fit为例batch_size=1进行一次32次调用之间有区别吗？还是将所有体验集中在一个数组中，并以fit作为参数调用一次batch_size=32？结果或效果会有所不同吗？

Answer 1

for i in range(32):
    model.fit(X,y,batch_size=1)

不要以此方式训练您的模型！您仅对最后一批进行有效培训（对于您的最后一个样本）

但是，下面的方法将确保您对所有样本都训练了模型。因此，始终以这种方式进行训练。

model.fit(X,y,batch_size=32)

如果您因为无法一次将所有样本都放入内存而考虑使用“ for循环”，则应尝试fit_generator或fit_on_batch方法。

Answer 2

答案简短，是的，批次大小会影响速度和收敛性-因为更新是在每个批次之后进行的。

但是，对于总共32个训练，这可能没什么