yolov3.cfg 中的 batch 参数和 keras.fit() 中的 batch_size 参数有什么区别？答案

【问题标题】：what are the differences between the batch parameter in the yolov3.cfg and the batch_size parameter in the keras.fit()?yolov3.cfg 中的 batch 参数和 keras.fit() 中的 batch_size 参数有什么区别？
【发布时间】：2020-04-13 08:15:20
【问题描述】：

yolov3.cfg 文件中的batch 参数和keras.fit() 中的batch_size 参数有什么区别？我应该如何设置它们？请。

【问题讨论】：

标签： keras computer-vision yolo darknet

【解决方案1】：

没有区别，批量大小是指训练时小批量中有多少图像（样本）。对于yolo，通常在推理情况下，batch_size为1。

你会如何设置它？除非您用完 GPU 内存，否则请尽可能高。

【讨论】：

谢谢你的回答，那我只需要在keras.fit()中设置batch_size参数，不需要在yolov3.cfg文件中设置batch和subdivisions吗？是我的理解吗对吗？
是的，keras没有细分。

【解决方案2】：

批量大小是机器学习中使用的一个术语，是指一次迭代中使用的训练示例的数量。

传统上，batch_size 被选择为 2 -> 8, 16, 32, 64 的幂。batch size 越大，收敛速度通常越快。

【讨论】：

嗯，你可能不明白我的意思，但谢谢你的回答