我想将图像馈送到Keras CNN。该程序随机馈送从网络下载的图像或随机像素值的图像。如何设置批次尺寸和时期号？我的培训数据本质上是无限的。
即使您的数据集是无限的，您也必须设置批处理大小和时代的数量。
对于批处理尺寸，您可以通过试用和错误使用最大的批处理大小，该批量尺寸适合您的GPU/CPU RAM。例如，您可以尝试两个批次大小的功率，例如32、64、128、256。
对于时代的数量，这是一个必须为特定问题调整的参数。您可以使用验证集进行训练，直到验证损失最大化，否则训练损失几乎是恒定的（IT收敛）。确保使用数据集的不同部分决定何时停止培训。然后，您可以在另一个不同集（测试集）上报告最终指标。
这是因为实现的矢量是更快的＆amp;有效执行。当数据大时，所有数据都无法符合内存＆amp;因此，我们使用批处理大小仍获得一些矢量化。我认为，应该使用机器可以处理的批量大小。