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。
1 回答

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
添加回答
舉報
0/150
提交
取消