我很想知道，当我选择batch_size=1或功能中的batch_size=1000任何其他数字时会发生什么Keras.lstm.mode.fit()，例如在配置时batch_input_shape？这会对我的最终结果产生影响并改变它们吗？
batch_size=1我需要使用但害怕得到坏/错误的结果来预测未来！
batch_size有人可以解释从1 to N数字中选择的重要影响吗？
Keras Sequential 模型中不同的 batch_size 有什么区别？
数据挖掘
lstm
小批量梯度下降
重塑
2022-02-21 21:24:53
1个回答
我需要使用 batch_size=1 进行未来预测，但害怕得到坏/错误的结果！
批量大小与未来预测无关 - 它只是将在一次前向传递中用于计算损失然后在后向传递中用于计算梯度和参数更新的样本数。
为了规范未来的预测（据我从您的问题中了解到），您只需要定义样本大小（或宽度，或时间步长，无论您使用什么名称......）。
关于“从 1 到 N 选择 batch_size 的重要影响？” - 使用较大的批量，您的训练过程可能会更快地完成，但使用较小的批量，您可能会避免局部最小值（但是，局部最小值通常不应该成为深度神经网络的问题）。
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