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神经网络:如果我的batch_size影响准确性,这意味着什么?
我一直听说batch_size不会影响学习的准确性或质量 . 但在我的简单模型中,立即使用20,000的batch_size(总数据集250万)会导致NaN损失和0.004精度 . 将bath_size减少到2,000将使我损失4.10并且准确度为0.07,并且准确度在每个时期按预期适当地继续增加 . 那么:我的batch_size影响精度的事实是否意味着我的模型设置错误了? from keras... -
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在Tensorflow中预先训练的模型中将静态小批量大小修改为无
我正在使用初始分数,这是生成模型中非常重要的评估指标,尤其是GAN社区 . 它涉及pre-trained model . 但它的静态批处理大小为1,这使得推理极其缓慢 . 因此,我们需要将静态批处理大小修改为None以加速 . 它曾被以下代码处理,即通过tensor._shape = new_shape改变张量形状 . ops = self.inception_graph.get_operatio...