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  • 新手入门深度学习 | 4-2:训练模型的三种方法


    • 🔗 运行环境:python3
    • 🚩 作者:K同学啊
    • 🥇 精选专栏:《深度学习100例》
    • 🔥 选自专栏:《新手入门深度学习》

    文章目录

      • 1. fit()方法
      • 2. train_on_batch()方法
      • 3. 自定义训练循环

    fit() 与 train_on_batch() 是模型训练中最常用的两种方法,自定义训练循环使用相对较少。

    1. fit()的方式是一次把训练数据全部加载到内存中,然后每次批处理batch_size个数据来更新模型参数。这种训练方式适合训练数据量比较小的情况下使用。

    2. train_on_batch()函数接受单批数据,执行反向传播,然后更新模型参数,该批数据的大小可以是任意的,即,它不需要提供明确的批量大小,属于精细化控制训练模型,大部分情

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_38251616/article/details/126353826
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