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RSS订阅原创 01.浅谈深度学习中Batch_size的大小对模型训练的影响
Batch_size的作用： 决定了下降的方向。 在合理范围内增大Batch_size的好处： 提高内存利用率以及大矩阵乘法的并行化效率； 跑完一次epoch（全数据集）所需要的迭代次数减少，对相同的数据量，处理速度比小的Batch_size要更快； 在一定范围内，一般来说Batch_size越大，其确定的下降方向越准，引起的训练震荡越小 盲目增大Batch_size，Batch_size过大的坏处： 提高了内存利用率，但内存容量可能撑不住； 跑完一次epoch所需的迭代次数变小，但想要达到相同的
2022-05-12 16:03:33
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原创 VUE模板语法（Day4）
1. 循环结构 v-for 遍历对象 <div v-for ='(value,key,index) in object'></div> v-if 和 v-for 结合使用 <div v-if='value==12' v-for ='(value,key,index) in object'></div> # v-for 遍历对象： <html lang="zh"> <head> <meta charset="UTF-8.
2021-02-26 10:18:33
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空空如也
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