我正在使用 model.predict() 逐批进行预测。
通过这样做，我发现 Keras 似乎在批次的基础上对输入进行了标准化，这意味着如果我将结果组合起来，它们将变得毫无意义，因为它们没有一起标准化，并且批次之间的概率差异很大。
那么我应该怎么做才能解决这个问题呢？由于数据集太大，无法将所有数据加载到一个批次中。我是否应该以性能为代价每次传递一个样本？
我正在使用 model.predict() 逐批进行预测。
通过这样做，我发现 Keras 似乎在批次的基础上对输入进行了标准化，这意味着如果我将结果组合起来，它们将变得毫无意义，因为它们没有一起标准化，并且批次之间的概率差异很大。
那么我应该怎么做才能解决这个问题呢？由于数据集太大，无法将所有数据加载到一个批次中。我是否应该以性能为代价每次传递一个样本？