在Keras中，Epoch和Batch Size是兩個用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要參數(shù)。
Epoch是指整個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集被訓(xùn)練一次的次數(shù)。在每個Epoch結(jié)束后，模型的參數(shù)會根據(jù)損失函數(shù)進(jìn)行更新。增加Epoch的數(shù)量通常可以提高模型的性能，但會增加訓(xùn)練時間。
Batch Size是指在每次參數(shù)更新時，模型所處理的樣本數(shù)量。在訓(xùn)練過程中，數(shù)據(jù)集通常會被分成多個小批次進(jìn)行訓(xùn)練，每個小批次的樣本數(shù)量就是Batch Size。較大的Batch Size可以加快訓(xùn)練速度，但可能會導(dǎo)致模型的泛化能力下降；較小的Batch Size可以提高模型的泛化能力，但訓(xùn)練速度會變慢。
通過調(diào)整Epoch和Batch Size這兩個參數(shù)，可以對模型的訓(xùn)練過程進(jìn)行優(yōu)化，找到一個合適的平衡點，以獲得最佳的模型性能。
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