yolov3.cfg 中的批处理参数和 keras.fit() 中的 batch_size 参数有什么区别？
what are the differences between the batch parameter in the yolov3.cfg and the batch_size parameter in the keras.fit()?
yolov3.cfg文件中的batch参数与keras.fit()文件中的batch_size参数有什么区别？我应该如何设置它们？请
没有区别，batch size 是指训练时一个 mini-batch 中有多少图像（样本）。对于yolo，通常在推理情况下，batch_size为1。
你会怎么设置？
尽可能高，除非你 运行 GPU 内存不足。
批量大小是机器学习中使用的一个术语，指的是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 的幂 -> 8, 16, 32, 64。batch size 越大收敛速度通常越快。
yolov3.cfg文件中的batch参数与keras.fit()文件中的batch_size参数有什么区别？我应该如何设置它们？请
没有区别，batch size 是指训练时一个 mini-batch 中有多少图像（样本）。对于yolo，通常在推理情况下，batch_size为1。
你会怎么设置？ 尽可能高，除非你 运行 GPU 内存不足。
批量大小是机器学习中使用的一个术语，指的是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 的幂 -> 8, 16, 32, 64。batch size 越大收敛速度通常越快。