为什么我的 Keras 模型在训练期间仅使用数据集的一部分？

Keras 模型在训练期间仅使用部分数据集

问题描述

使用 Keras 训练神经网络模型时，发现该模型仅使用所提供数据集的一小部分进行训练，而不是整个数据集。具体来说，该模型仅使用 1875 个条目进行训练，而完整数据集由 60,000 个条目组成。

问题分析

该问题的出现是由于模型拟合期间对输出的误解。拟合时显示的数字1875不是训练样本数；它代表批次的数量。默认情况下，Keras 使用 32 的批量大小进行训练。因此，给定数据集的批次总数变为：

60000 / 32 = 1875

因此，模型不是在整个数据集上进行训练，而是将数据拆分为大小为 32 的批次并迭代这些批次

解决问题

要在训练期间使用整个数据集，有必要指定容纳所有训练样本的批量大小。这可以通过在 model.fit 函数中设置 batch_size 参数来实现。例如，要使用整个数据集，可以指定batch_size=60000：

<code class="python">model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=60000)</code>

通过使用此批量大小，模型将在一批中处理所有 60,000 个训练示例，从而有效地利用整个数据集训练。

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