在计算机科学和机器学习领域,"batch"通常指的是一组数据样本,它是用于训练模型的基本单位。具体来说:
1. 批量大小(Batch Size):在深度学习中,批量大小是指在一次迭代(或一个训练步骤)中,模型将处理的数据样本的数量。例如,如果一个模型的批量大小是32,那么在每一步中,模型会同时处理32个样本。
2. 批量单位:在数据传输和处理时,批量单位通常不是固定的度量单位,而是一个抽象的概念。它可以根据上下文有不同的含义:
在数据传输中,批量可以指一批数据包或数据块。
在数据库中,批量可以指一批记录或操作。
在机器学习中,批量指的是一组用于训练的数据点。
批量是一个灵活的概念,用于描述一组数据的集合,在机器学习训练中特别重要,因为它影响到模型的训练效率和学习能力。
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