Keras 顺序模型中的最大安全批处理大小
Maximum-security batch size in Keras Sequential model
我正在训练一个 Keras 序列模型，但我没有指定 batch_size。当我查看一个在训练期间保存我所有批量大小的列表时，我发现 1200 似乎是最大批量大小。
我的输入数据有 1500 个样本。当我将批处理大小指定为 1500 时，keras 仍将其分成 1200 和额外的 300。当我没有指定某些内容时，我得到 37 乘以 32 批加上大小 16 (=1200) 中的一个，然后是 9 乘以 32 加一尺寸为 12 (=300)。保存的批量大小：
我查看了 keras 顺序模型文档 here，但没有找到为什么会发生这种情况的解释。
我想过是不是我的内存对1500个样本来说太小了，但是在计算过程中它只使用了大约60%。这不是对第二个观察结果的解释。
这是因为默认情况下，它使用 80% 的数据进行训练，使用 20% 的数据进行测试。
我正在训练一个 Keras 序列模型，但我没有指定 batch_size。当我查看一个在训练期间保存我所有批量大小的列表时，我发现 1200 似乎是最大批量大小。
我的输入数据有 1500 个样本。当我将批处理大小指定为 1500 时，keras 仍将其分成 1200 和额外的 300。当我没有指定某些内容时，我得到 37 乘以 32 批加上大小 16 (=1200) 中的一个，然后是 9 乘以 32 加一尺寸为 12 (=300)。保存的批量大小：
我查看了 keras 顺序模型文档 here，但没有找到为什么会发生这种情况的解释。
我想过是不是我的内存对1500个样本来说太小了，但是在计算过程中它只使用了大约60%。这不是对第二个观察结果的解释。
这是因为默认情况下，它使用 80% 的数据进行训练，使用 20% 的数据进行测试。