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批量大小如何影響折疊分割的數據數量?

批量大小如何影響折疊分割的數據數量?

慕慕森 2023-03-08 15:36:16
我正在研究音頻分類問題。我正在使用包含8732音頻的urbansound8k數據集。 我知道 kfold 是將數據平均分成 k 組。每個組將用于測試,其余的將用于訓練。所以如果 k=4,每組將包含2,183 個數據。然而,這個結果與我自己的結果相去甚遠batch_size = 1num_folds =4no_epochs = 10kfold = KFold(n_splits=num_folds, shuffle=False)for train, test in kfold.split(features, labels):    model = Sequential()  model.add(Dense(1000, activation='relu'))  model.add(Dense(no_classes, activation='softmax'))    model.compile(loss=loss_function,                 optimizer=opt,                 metrics=['accuracy'])  history = model.fit(features[train], labels[train],              batch_size=batch_size,              epochs=no_epochs,              verbose=verbosity,              validation_split=validation_split,shuffle=False)此代碼具有 k=4 的這些結果:-使用批量大小 = 1 - 1048每折時每折5239,批量大小 = 5 - 524每折,批量大小 = 10 我不明白這兩個參數之間的關系是什么:批次折疊中數據的大小和數量。如果需要,我準備好分享我的整個代碼。
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1 回答

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四季花海

TA貢獻1811條經驗 獲得超5個贊

好吧,如果你對關系感興趣,他們是,忽略整數舍入,成反比,即

batch_size * number_of_data_in_fold = some_constant


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反對 回復 2023-03-08
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