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作者 krusnoopy 在 PTT [ DataScience ] 看板的留言(推文), 共9則

限定看板：DataScience

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[ DataScience ]10 留言, 推噓總分: +3

作者: empireisme - 發表於 2020/03/25 12:27(5年前)

1^F推krusnoopy: 要搭配training time一起下去看他意思是batch 1003/25 13:27

2^F→krusnoopy: 只要train 很少的時間就可以達到跟SGD差不多的acc.03/25 13:27

3^F→krusnoopy: 後面因為size變大矩陣的運算較久就不能花很少的時間03/25 13:28

4^F→krusnoopy: 就達到跟SGD差不多的效果03/25 13:28

5^F→krusnoopy: 總結來說 batch size變大你train很久的話 acc.還是03/25 13:29

6^F→krusnoopy: 可以達到一定水準不是只單純說batch變大準確率變低03/25 13:29

7^F推krusnoopy: 前面為什麼batch 10比SGD好的原因是: 如果算10個點的03/25 13:37

8^F→krusnoopy: gradient跟算1個點的gradient差不多快那10一定比1好03/25 13:37

[ DataScience ]7 留言, 推噓總分: +4

作者: TampaBayRays - 發表於 2019/06/06 01:07(6年前)

3^F推krusnoopy: 沒什麼問題差在SVD分解的eigenvector差負號沒關係06/06 04:55

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