tensorflow - CNN模型批量大小和数据，预测相关问题

Question

在这里你可以看到总的训练图像和测试图像的形状：

• 训练图像 = 95
• 测试图像 = 5

当我使用批量大小5时，它19/19与预测一起显示为 1/1。但我有95训练图像和5测试图像。

它是在训练我的整个95形象吗？如果是，那么为什么它没有显示 95/95？

如果它只训练19显示的图像，19/19那么我该如何训练我的整个95图像？预测同样的问题！它是预测5图像还是1图像？

在这里，当我使用它显示的批量大小和2它显示48/48的预测时1/1，我想知道它是训练48图像还是95图像，而预测是预测1图像还是5图像？

当我使用批量大小1时，它显示95/95. 这里也有同样的问题！

Answer 1

有3种Gradient Descent，

1. 随机梯度下降（Batch Size = 1）
2. 批量梯度下降（批量大小 = 训练实例数/样本数）
3. 小批量梯度下降（1 < 批量大小 < 训练实例/样本数）。

在您的情况下，我们正在使用Mini-Batch Gradient Descent. 这意味着我们Train，Batch Size Number（在这种情况下为 5）Instances在每个中step。

我们将拥有每个Number_Of_Instances/Batch_Size的数量，即每个每个。StepsEpoch95/5 = 19 StepsEpoch

这就是为什么您19在分母中看到每个Epoch.

希望很清楚。