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TFLearn中的批量處理和隨機(jī)梯度下降都是深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法。在深度學(xué)習(xí)中，通常會將訓(xùn)練數(shù)據(jù)分成多個批次進(jìn)行處理，這就是批量處理。而在批量處理的基礎(chǔ)上，隨機(jī)梯度下降是一種通過隨機(jī)選擇一個樣本來更新模型參數(shù)的優(yōu)化算法，可以加快模型的訓(xùn)練速度。
在TFLearn中，可以通過設(shè)置batch_size參數(shù)來指定每個批次的大小，這樣可以實現(xiàn)批量處理。同時，TFLearn也提供了內(nèi)置的隨機(jī)梯度下降算法，可以通過設(shè)置optimizer參數(shù)來選擇使用哪種優(yōu)化算法，包括隨機(jī)梯度下降算法。因此，TFLearn中的批量處理和隨機(jī)梯度下降是相關(guān)的，通過這兩種方法可以高效地訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。
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