文件名称:
【TensorFlow】随机训练和批训练的比较与实现
开发工具:
文件大小: 113kb
下载次数: 0
上传时间: 2020-12-22
详细说明：一、随机训练和批训练
随机训练：一次随机抽样训练数据和目标数据对完成训练。
批训练：一次大批量训练取平均损失来进行梯度计算，批量训练大小可以一次上扩到整个数据集。
批训练和随机训练的差异：优化器方法和收敛的不同
批训练的难点在于：确定合适的batch_size
二者比较
训练类型
优点
缺点
随机训练
脱离局部最小
一般需要更多的迭代次数才收敛
批训练
快速得到最小损失
耗费更多的计算资源
二、实现随机训练
import numpy as np
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
from te
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