在上面的基础之上,修改了:

现在样本的权重设置为:
shuffle 设置为 False
train_num 设置为256
同样的:batch_size 设置为256
现在的训练精度为:

比之前看上去正常多了
之前的结果是:

现在的疑问是:
train_num 与 batch_size 区别在那里
本文探讨了在调整train_num(训练样本数量)和batch_size(批量大小)后,模型精度提升的原因,对比了之前的结果。通过实例展示,我们发现合理的配置有助于改善训练稳定性,揭示了两者在深度学习训练中的关键作用。
在上面的基础之上,修改了:

现在样本的权重设置为:
shuffle 设置为 False
train_num 设置为256
同样的:batch_size 设置为256
现在的训练精度为:

比之前看上去正常多了
之前的结果是:

现在的疑问是:
train_num 与 batch_size 区别在那里
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