训练时的数据集问题

  统计/机器学习 监督式学习 深度学习 人工神经网络 TensorFlow    浏览次数:3476        分享
1


for i in range(steps):
        sess.run(train_step,feed_dict={x:X[start:end],y_:Y_[start:end]})

请问训练一次喂入全部数据集好 还是像上述代码喂入部分数据比较好  如何抉择 


 

梦雨666   2018-06-21 10:38



   1个回答 
0

你这是手动选择batch size吗?如果数据量很大的话,你这样做应该没问题的

SofaSofa数据科学社区DS面试题库 DS面经

MangoCoke   2018-06-21 12:17

是手动选择batch size; 如果数据量小,是不是可一次喂入全部数据集 - 梦雨666   2018-06-21 13:34
是的,当然可以的 - MangoCoke   2018-06-22 09:27
好的 谢谢 - 梦雨666   2018-06-25 11:27


  相关讨论

关于卷积神经网络通道内容的问题

Tensorflow多层神经网络训练最后输出的值都一样的,找不到是什么原因?

目标约束

tensorflow一定要用gpu吗?

关于tensorflow2的一点问题

tensorflow 训练的时候输出nan

BatchNormalization

关于利用卷积神经网络多任务学习的loss问题

怎么把验证机预测结果的问题返回出来?

神经网络的输出值总是一样

  随便看看

概率论中的鞅是什么?

软聚类,硬聚类?

怎么理解库克距离(Cook's distance)?

K-means怎么选K?

怎么计算(估计)ROC AUC的置信区间?