Keras输出的批量大小与我的训练集不同

Keras是一个开源的深度学习框架，用于构建和训练神经网络模型。在使用Keras进行训练时，批量大小（batch size）是一个重要的参数，它决定了在每次迭代中同时处理的样本数量。

批量大小与训练集的大小可以不同，这是完全可以接受的。在实际应用中，我们可以根据训练集的大小和计算资源的限制来选择合适的批量大小。

批量大小的选择对模型的训练有一定的影响。较小的批量大小可以提高模型的收敛速度，但可能会导致训练过程中的噪声较大，使得模型的收敛性能不稳定。较大的批量大小可以减少训练过程中的噪声，但可能会增加内存的消耗和计算的复杂度。

在实际应用中，我们可以根据以下几个因素来选择合适的批量大小：

训练集的大小：如果训练集较小，可以选择较大的批量大小，以充分利用计算资源。如果训练集较大，可以选择较小的批量大小，以减少内存的消耗。
计算资源的限制：如果计算资源有限，可以选择较小的批量大小，以减少内存的消耗和计算的复杂度。如果计算资源充足，可以选择较大的批量大小，以提高模型的收敛速度。
模型的复杂度：如果模型较复杂，可以选择较小的批量大小，以减少内存的消耗和计算的复杂度。如果模型较简单，可以选择较大的批量大小，以提高模型的收敛速度。

总之，选择合适的批量大小需要综合考虑训练集的大小、计算资源的限制和模型的复杂度。在实际应用中，可以通过尝试不同的批量大小，并观察模型的训练效果来选择最佳的批量大小。

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在绘制图像的时候注意！针对训练集验证集的划分，Keras还允许指定一个单独的验证数据集，同时拟合模型，该模型也可以使用相同的损失和度量进行评估。...这是一个线性关系，反过来也是正确的，在较大的学习率（例如0.1）需要较少的训练时间。 8.5.3 批次大小（Batch Size）批量大小是模型权重更新之间的样本数。...一个好的默认批量大小是32个样本。...序列预测问题的数据量和帧结构可能影响批量大小的选择。可以尝试一些替代配置：尝试设计随机梯度下降（SGD）的批量大小为1。批量大小n，其中n是批量梯度下降的样本数。...较大的批量通常会导致模型更快的收敛，但可能会导致最终权重集的不太理想。批处理大小为1（随机梯度下降），在每个样本之后进行更新，通常会导致学习过程波动很大。

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通常，深度神经网络架构会提供一个输入、一个输出、两个隐藏层（Hidden Layers）和一个用于训练模型的Dropout层。...后续，您可以针对不同的需求，对其进行调整。在此，我选择了128作为较小的批量尺寸（batch size）。其实，批量尺寸可以取任何值，但是2的幂次方大小往往能够提高内存的效率，因此应作为首选。...值得注意的是，在决定合适的批量尺寸时，其背后的主要参考依据是：过小的批量尺寸会使收敛过于繁琐，而过大的批量尺寸则可能并不适合您的计算机内存。...就本例而言，像MINST这样的简单数据集，我并不建议使用较高的数值。您可以尝试不同的学习率（learning rate），例如0.01、0.05和0.1。在本例中，我将其保持为0.01。...毕竟，过度拟合模型倾向于准确地记住训练集，并且无法泛化那些不可见（unseen）的数据集。输出层是我们网络中的最后一层，它是使用Dense() 方法来定义的。

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下载的数据集中的图像可以具有不同的尺寸。...作为输入，CNN采用形状张量(image_height, image_width, color_channels)，忽略批量大小。灰度图像具有一个颜色通道，而彩色图像具有三个（R，G，B）。...首先将3D输出展平（或展开）为1D，然后在顶部添加一个或多个Dense图层。数据集有5个类，从下载的数据集的元数据中获取该值。因此添加了一个带有5个输出和softmax激活的最终Dense层。...每个版本将导出到给定路径下的不同子目录。...TensorFlow服务服务器期望输入图像尺寸为（1,128,128,3），其中“1”是批量大小。使用Keras库中的图像预处理工具将输入图像加载并转换为所需的尺寸。

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2.4 训练模型训练模型不是把所有数据一起丢进去，而是按批量丢进去。在介绍训练模型前，需要明晰几个概念：批量大小 (batch size) 指一个批量里的样本个数。...期 (epoch) 指整个训练集被算法遍历一次。当设 epoch 为 20 时，那么要以不同的方式遍历整个训练集 20 次。...一次 epoch 要经历 4 次迭代才能遍历整个数据集，即样本总数 / 批量大小 = 24 / 6 次迭代。20 次 epoch 运行过程如下图所示。...上面每个卷积层输出的大小让人眼花缭乱，如果用 n_I 代表输入图像的大小， f 代表滤波器的大小，s 代表步长， p 代表填充层数，n_O 代表输入图像的大小，那么有以下关系：用这个公式来验证第一个和第二个卷积层的输出的宽度和高度...批量归一的算法如下： Keras 中用 BatchNormalization() 来实现批量归一层。批量归一层一般放在稠密层或卷积层之后。

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但对于初学者来说，所谓“大量”样本是相对的，即相对于你所要训练网络的大小和深度而言。...此外，深度学习模型本质上具有高度的可复用性，比如，已有一个在大规模数据集上训练的图像分类模型或语音转文本模型，你只需做很小的修改就能将其复用于完全不同的问题。...这个数据集包含 25 000 张猫狗图像（每个类别都有 12 500 张），大小为 543MB（压缩后）。...下载数据并解压之后，你需要创建一个新数据集，其中包含三个子集：每个类别各 1000 个样本的训练集、每个类别各 500 个样本的验证集和每个类别各 500 个样本的测试集。...每个批量中包含20个样本（批量大小）。注意，生成器会不停地生成这些批量，它会不断循环目标文件夹中的图像。因此，你需要在某个时刻终止（break）迭代循环。

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/data 数据处理数据量数据集包含25000张图片，猫和狗各有12500张；创建每个类别1000个样本的训练集、500个样本的验证集和500个样本的测试集注意：只取出部分的数据进行建模创建目录...： base_dir = current_dir[0] + '/cats_dogs_small' os.mkdir(base_dir) # 创建目录 # 分别创建训练集、验证集和测试集的目录 train_dir...这样做的好处：增大网络容量减少特征图的尺寸需要注意的是：猫狗分类是二分类问题，所以网络的最后一层是使用sigmoid激活的单一单元（大小为1的Dense层）在网络中特征图的深度在逐渐增大（从32...150-150的RGB图像和二进制标签，形状为(20,)组成的批量。...每个批量包含20个样本（批量的大小）。生成器会不断地生成这些批量，不断地循环目标文件夹中的图像。 keras模型使用fit_generator方法来拟合生成器的效果。

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