大收敛小收敛口诀 卷积神经网络中的batch到底是什么？
卷积神经网络中的batch到底是什么？
通常，神经网络需要训练大量的样本，才能使结果收敛并符合实际情况。
但是，当训练样本的数量非常大时，不可能将所有数据一起读入内存然后进行训练，这需要将数据分成多个组进行训练。
神经网络训练的一组数据称为批，批的大小是指训练数据的个数。
假设训练数据满足正态分布，批量越大，这组数据越容易与训练数据拟合，即特征损失越小，收敛效果和效率越好。
但是如果大小太大，内存将不足。批量大小应根据需要选择，以达到时间、空间和效果的平衡。
此外，批量归一化还可以大大提高训练效果和收敛速度。
为什么不收敛，解除对参数设置过，网格细化过，还是不收敛？
用鼠标选择网格，右键单击，选择“统计”，然后根据单元格质量直方图检查网格。一般情况下，R可以根据物理场自由划分三角形网格。我们还可以使用映射和分布函数来定义每个几何模块的不同网格密度。网格越粗，计算速度越快，且不收敛；网格越细，计算速度越慢，但精度越高。另外，模型的计算速度不仅与网格生成有关，还与初始值的设置、边界条件的选择和物理参数的选择有关。有限元的关键是了解模型的本构关系。最好了解它的计算原理，然后有针对性地进行调试。最后，在计算中要注意相对公差的设置。相对公差的设置越大，计算速度越快，但计算精度会降低。如果公差太小，有时会计计算就不会收敛。我们需要分析具体问题。右
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