[PYTHON] À propos de batch_size spécifié par keras

① Exemple spécifique

batch_size est 32 par défaut.

Lorsque X_train.shape = (60000,784),

model.fit(X_train,y_train,epochs=4)

Then (32 car batch_size n'est pas spécifié)

Epoch 1/4 1875/1875 [==============================] - 2s 840us/step - loss: 0.8699 - accuracy: 0.82040s Epoch 2/4 1875/1875 [==============================] - 2s 811us/step - loss: 0.6358 - accuracy: 0.85760s Epoch 3/4 1875/1875 [==============================] - 2s 829us/step - loss: 0.5283 - accuracy: 0.87400s - loss: Epoch 4/4 1875/1875 [==============================] - 2s 949us/step - loss: 0.4664 - accuracy: 0.88420s - loss: 0.4674 - accuracy:

Des résultats comme

Ce 1875 est une valeur de 60000/32,

Qu'il a été appris avec 1875 données

② Exemple spécifique

Dans les mêmes conditions que ci-dessus

model.fit(X_train,y_train,epochs=4,batch_size=100)

Epoch 1/4 600/600 [==============================] - 1s 2ms/step - loss: 0.4371 - accuracy: 0.8896 Epoch 2/4 600/600 [==============================] - 1s 2ms/step - loss: 0.4257 - accuracy: 0.8918 Epoch 3/4 600/600 [==============================] - 1s 1ms/step - loss: 0.4156 - accuracy: 0.8934: 0s - loss: 0.4190 - accu Epoch 4/4 600/600 [==============================] - 1s 1ms/step - loss: 0.4065 - accuracy: 0.8949

Un résultat comme celui-là apparaît.

Ce 600 est une valeur de 60000/100,

Qu'il a été appris avec 600 données