bat

在数据库中查找fbatchno字段中，与edit.txt中内容相同的记录，找到后并定位到这条记录。 loCaseInsensitive表示大小写不敏感(不区分大小写)。成功，返回True。否则，返回False。

BatchNoUseBy

是在做什么操作的时候出现的提示？应该是数据库字段出问题了

这几个数据和其他表是不是有外键关联啊，删 除时不允许删除存在外键关联的数据。

The girl was from America,

最后在后面加上where条件 再用ORDER BY

你on打错了，是onbatch on 040904在040904批================================================================您好！我fengteng1314很高兴为您解答，解决您的疑问您提出的问题，我的答案已经给出，请您浏览一遍！如果您对这个答案有什么疑问，有什么不懂的地方欢迎追问我，我再为您解答。希望我的答案对您有所帮助！答题不易，如果满意请及时点击【采纳为满意答案】按钮若是客户端的朋友在右上角评价点【满意】您的采纳！是我答题的动力也同时给您带来知识和财富值祝您生活愉快，学习进步O(∩_∩)O谢谢您！！！================================================================

可能是药物的生产日期

Nos 是No 的复数batch Nos= 批量数， 即批量生产的总数

好像是出口批准文号，我不是十分确定。

Batch No.10230批次 号码10230

生产日期的英文是：Date of manufacture；例句：Pay attention to the production date and the storing way. 注意生产日期和储存方式。In6, mark and sample: general to product batch number, production date, shelf lifeidentification products. 标识及样品：一般以产品批号、生产日期、保质期等标识产品Purchase products with complete package and specific date of manufacture and manufacturer. 选购是注意包装完整，有明确的生产日期和生产厂家。Is mainly used for marking the production date, batch number. 主要用于标记产品的生产日期、批号。This automatic code printer is applicable to18-48code medium sole for printing numbers, serial numbers and production date etc. 本机适用于18码至48码的中底打印号码、编号、生产日期等。Models showing a manufacturing date in2009, written in red ink, are not included in this recall. 产品型号代表生产日期在2009年，红字印刷，并不包括此次的召回产品。Oslash; Print and verify the batch number, manufacturing date and expiration;正确地打印批号、生产日期和有效期；

平底船，轻舟。

my $q = <<"QUERY";.... where key_name="batchno";.....QUERYfor my $incre ( 1..10000 ) {    my $copy = $q;    $copy =~ s/batchno/$incre/;    $dbh -> do ( $copy )}

食品类的生产日期是productiondate，有效期是expirationdate.美国的日期是月日年，月份用英文缩写，所以是oct012012。这样没有歧义。全数字不太好。美国的食品大多不标生产日期，只标注有效期，会写成exp:dec012012，或者委婉点儿写成bb：dec012012（bb：bestbefore,在此日期前食用最佳）

　　batch No　　[词典]缸号; 生产批号;　　[网络]批号; 产品批号; 批次;　　[例句]If this value is NULL, the batch has no expiration time.　　如果该值为NULL，则批没有过期时间。

批次号生产日期有效期

batch no : 一届没有Exp.Date JAN 2 0 0 6: Exp。日期一月 2006 日

batch no.,是指鱼肝油生产批号,即725446 best before:是指产品有效期,即至2013年9月1日止.老外的产品不说失效,只建议在某日期前使用最佳,在这里是指：在2013年9月1日前使用最佳.

Batch No= batch number =barcode number 系列号码

batch no是生产日期吗：不是。这个是生产批号，具体生产日期要看你买的什么东西，然后找到查询那个东西的官网，把这个批号输进去，上面就会显示生产日期是多久了。 生产日期是指商品在生产线上完成所有工序，经过检验并包装成为可在市场上销售的成品时的日期和时间，现在大多数企业都逐渐把产品的生产日期和生产批号统一化，另外，现行的强制性国家标准GB7718－2004《预包装食品标签通则》对生产日期（制造日期）给出了明确的定义：食品成为最终产品的日期。

批号；产品批号；批次例句：the batch No. identified no specific standards, but once established it should usecontinuously.翻译：批次号的确定没有特定的标准，但一经确定就应连续使用。Raw material & Batch No. as per Wrong Material supplied PO against Invoice.翻译：接收的材料，批号与定单一致供应商发错料。Dose the package of the material have the Batch No of the supplier ?翻译：材料包装上是否有供应商的批次号？Batch No. Date of Manufacturer翻译：批号、生产日期

Batch No= batch number=barcode number系列号码

some stroke of fortune, but almost always his sens

...wise，在...方面batch 批量batch-wise就批量而言

　　浅谈Draw Call和Batch的区别 　　首先，让我们定义何为 “Draw Call”： 　　“一个 Draw Call，等于呼叫一次 DrawIndexedPrimitive (DX) or glDrawElements (OGL)，等于一个 Batch” 　　摸过 DirectX 或 OpenGL 的人来说，对 DrawIndexedPrimitive 与 glDrawElements 这 API 一定不陌生。当我们准备好资料 (通常为三角面的顶点资讯) 要 GPU 划出来时，一定得呼叫这个函式。换句话说，如果在画面上有一张 “木" 椅子、一张 “铁" 桌子，那理论上就会有两个 Draw Call。 　　有看到特别点出 “木" 与 “铁" 吗？这代表两物件是使用不同材质球或者不同的 Shader。在 DirectX 或 OpenGL 里，对不同物件指定不同贴图或不同 Shader 的描述，就会需要呼叫两次Draw Call。Procedure code如下： 　　1SetShader( “Diffuse" );2SetTexture( “铁" );3DrawPrimitive( DeskVertexBuffer );4 5SetShader( “VertexLight" );6SetTexture( “木" );7DrawPrimitive( ChairVertexBuffer ); 　　 　　每次对 Shader 的更动或者贴图的更动，基本上就是对 Rendering Pipeline 的设定做修改，所以需要不同的 Draw Call 来完成物件的绘制。现在了解为什么 Unity 官方文件里，老是要你尽量使用同样材质球，以减少 Draw Call 数量了吧！ 　　再来谈到 Batch，其实也是 Draw Call 的另一种称呼。你可以想成每一次的 Draw Call 会产生一个 Batch，而 Batch 里装的是物件顶点资料，Batch 由 CPU 透过 “驱动程式” 将顶点资料送往 GPU，GPU接手后将物件画在画面上。由此可知，越多 Draw Call，CPU 就越忙碌。这下更清楚知道 Draw Call 数量所影响的是 CPU 效能而非 GPU。 　　NVIDIA 在 GDC 曾提出，25K batchs/sec 会吃满 1GHz 的 CPU，100的使用率。所以他们推出了一条公式，来预估游戏中大概可以 Run 多少个 Batch： 　　浅谈Draw Call和Batch的区别 　　举个例子：如果你的目标是游戏跑30FPS、使用2GHz的CPU、20š„工作量拨给Draw Call来使用，那你每秒可以有多少Draw Call呢？ 　　333 Batchs/Frame = 25K * 2 * (0.2/30) 　　那既然 Batch 是个箱子，里头装着物件的顶点资料，再依据我们上面的描述，那表示同样材质或 Shader 的物件，可以合并成一个 Batch 送往 GPU，这样就是最省事的方法！ 　　Unity在 Player Setting 里的两个功能选项 Static Batching 与 Dynamic Batching。功能描述如下： 　　Static Batching 是将标明为 Static 的静态物件，如果在使用相同材质球的条件下，Unity 会自动帮你把这两个物件合并成一个 Batch，送往 GPU 来处理。这功能对效能上非常的有帮助，所以是需要付费才有的。 　　Dynamic Batching 是在物件小于300面的条件下(不论物件是否为静态或动态)，在使用相同材质球下，Unity就会自动帮你合合并成一个 Batch 送往 GPU 来处理。

亲，这是计算机安装系统是给计算机“取”的名字，这个为日期，可能是系统安装的时间哦。

1下载从云端下载文件2更改JOBREPOSITRY的数据库支持从启动JVM时传参数，即如果启动JVM时传了-DENVIRONMENT=mysql值，则读取batch-mysql.properties文件，如未传值，则默认读batch-hsql.properties文件，如找不到此文件，才读取batch-default！

batch job 英[bætʃ dʒɔb] 美[bætʃ dʒɑb] [词典] 批量[成批]作业; [例句]One technique to keep data updates cheap is to defer some of the work to abatch job.委托工作给批处理是一个廉价保持数据更新的技术。

IPConfig实用程序和它的等价图形用户界面——Windows 95/98中的WinIPCfg可用于显示当前的TCP/IP配置的设置值。这些信息一般用来检验人工配置的TCP/IP设置是否正确。但是，如果你的计算机和所在的局域网使用了动态主机配置协议（Dynamic Host Configuration Protocol，DHCP——Windows NT下的一种把较少的IP地址分配给较多主机使用的协议，类似于拨号上网的动态IP分配），这个程序所显示的信息也许更加实用。这时，IPConfig可以让你了解你的计算机是否成功的租用到一个IP地址，如果租用到则可以了解它目前分配到的是什么地址。了解计算机当前的IP地址、子网掩码和缺省网关实际上是进行测试和故障分析的必要项目。 最常用的选项 ipconfig——当使用IPConfig时不带任何参数选项，那么它为每个已经配置了的接口显示IP地址、子网掩码和缺省网关值。 ipconfig /all——当使用all选项时，IPConfig能为DNS和WINS服务器显示它已配置且所要使用的附加信息（如IP地址等），并且显示内置于本地网卡中的物理地址（MAC）。如果IP地址是从DHCP服务器租用的，IPConfig将显示DHCP服务器的IP地址和租用地址预计失效的日期（有关DHCP服务器的相关内容请详见其他有关NT服务器的书籍或询问你的网管）。 ipconfig /release和ipconfig /renew——这是两个附加选项，只能在向DHCP服务器租用其IP地址的计算机上起作用。如果你输入ipconfig /release，那么所有接口的租用IP地址便重新交付给DHCP服务器（归还IP地址）。如果你输入ipconfig /renew，那么本地计算机便设法与DHCP服务器取得联系，并租用一个IP地址。请注意，大多数情况下网卡将被重新赋予和以前所赋予的相同的IP地址。 如果你使用的是Windows 95/98，那么你应该更习惯使用winipcfg而不是ipconfig，因为它是一个图形用户界面，而且所显示的信息与ipconfig相同，并且也提供发布和更新动态IP地址的选项。如果你购买了Windows NT Resource Kit（NT资源包），那么Windows NT也包含了一个图形替代界面，该实用程序的名字是wntipcfg，和Windows 95/98的winipcfg类似。总的参数简介(也可以在DOS方式下输入 Ipconfig /? 进行参数查询)Ipconfig /all：显示本机TCP/IP配置的详细信息； Ipconfig /release：DHCP客户端手工释放IP地址； Ipconfig /renew：DHCP客户端手工向服务器刷新请求； Ipconfig /flushdns：清除本地DNS缓存内容； Ipconfig /displaydns：显示本地DNS内容； Ipconfig /registerdns：DNS客户端手工向服务器进行注册； Ipconfig /showclassid：显示网络适配器的DHCP类别信息； Ipconfig /setclassid：设置网络适配器的DHCP类别

在考虑这个问题时先要明白Batch size的意义。刚开始因为批量梯度下降法容易使得网络陷入局部收敛，并且样本量太大，训练速度很慢，因此就提出了随机梯度下降法。不过当时的SGD算法中的batch size=1，效果并不好，所以后面就又提出了mini-batch SGD,也就有了这里的batch size。因此，batch size不能过小，不然每次所利用的样本量太少，所包含的信息也少，我觉得至少8吧。当然也不能太大，不然就跟批量下降一样的。所以建议取8~256左右，可以根据样本量进行调整，当然还取决于你的电脑内存。

一开始，一个临时表空间不需要太大，可能几十M就够了，等到出现提示的时候，在进行扩展，最终确定一个合适自己数据库的值

一般机箱上有两个按钮，大的是“开机”；小的是“复位”。 有些品牌机是没有“复位”按键，遇到这种机器，只有硬关机了。 无论是有“复位”的还是没有“复位”的，都不建议使用。除非死机，按键盘的组合键热启动无校后，才使用。

在外企做制剂的时候，他们是这样用的：batchsize:标准批量，即理论投料量，即按照这个批量进行投料。standardyield:标准产量，即理论产出量，也就是按照标准批量投料，预期的产量是多少，实际产量有一个上下限度，即BatchSizeLimit，作为偏差调查的依据。所以我认为，如果你把“batchsize”作为预期产出量来对待，你最好有一个其他的表述，让别人能看出你的理论投料量是多少，就不会有歧义了；同样，如果你把“BatchSize”作为理论投料量来对待，你要有一个其他表述，让别人看到你的预期产出量。

1 导入 1.1 独立同分布   统计机器学习的经典假设：source domain和target domain的数据分布是一致的，也就是说，训练数据和测试数据满足独立同分布。这是通过训练的模型能在测试集上获得好的效果的前提。 1.2 Internal Covariate Shift   Covariate Shift：是机器学习的一个问题，同时迁移学习也会涉及到这个概念。假设x是属于特征空间的某一样本点，y是标签。covariate这个词，其实就是指这里的x，那么Covariate Shift可以直接根据字面意思去理解：样本点x的变化。   对于迁移学习的Covariate Shift的规范化描述：设源域(source domain)和目标域(target domain)的输入空间均为X, 输出空间均为Y. 源域的边际分布  Internal Covariate Shift（ICS）描述：在BN的论文中，Covariate Shift指的是神经网络的输入X的分布老是变化，不符合独立同分布假设。而对于深度学习这种包含很多隐层的网络结构，每层的输出都是下一层的输入，在训练中，当梯度更新的时候，前一层的参数发生变化，使得前一层的输出发生变化，使得下一层的输入发生变化，这就意味着下一层的输入发生了Covariate Shift，这就是所谓的“Internal Covariate Shift”，Internal指的是深层网络的隐层，是发生在网络内部的事情，而不是Covariate Shift问题只发生在输入层。   Internal Covariate Shift带来的问题：（1）上层网络需要不停调整来适应输入数据分布的变化，导致网络学习速度的降低：梯度下降的过程会让每一层的参数发生变化，进而使得每一层的线性与非线性计算结果分布产生变化。后层网络就要不停地去适应这种分布变化，这个时候就会使得整个网络的学习速率过慢。（2）网络的训练过程容易陷入梯度饱和区，减缓网络收敛速度（我的理解：就是指梯度爆炸。同时我认为使用Sigmoid或者tanh这样的激活函数容易梯度爆炸的原因：该激活函数的非饱和区较小，且单调递增，且梯度高，因此迭代相乘几次后非常容易越过非线性区进入饱和区）。   Covariate Shift VS Internal Covariate Shift：关于Covariate Shift， 知乎 已经给出了不错的解释。但是针对Internal Covariate Shift，我们又被作者误导了。Covariate Shift ≠ Internal Covariate Shift，前者是迁移学习问题，后者是一个训练优化问题。正如 知乎 的层主所说的那样，各层添加零均值、单位方差的共轭分布，只针对数值，而不针对表征。实际上，如果把表征也”共荣化“，那就反而糟糕了。多层神经网络可以看作是一个迁移学习问题，层与层之间的抽象等级不同，比如学习一只猫，经过多层神经网络抽象后，就可以迁移分裂成多个机器学习问题：学习猫脸、学习猫腿、学习猫身、学习猫爪、学习猫尾。如果normalize之后，这五个部分的表征分布都变一样了，那么Deep Learning不是可以废掉了？所以说，normalize仅仅是数值层面的均衡化，以及表征层面的轻度破坏化。Internal Covariate Shift只针对数值偏移，而Covariate Shift才针对表征偏移。 3 算法 3.1 思路   为了达到简化计算的目的，单独对每个特征进行标准化就可以了，让每个特征都有均值为0，方差为1的分布就OK。为了尽可能保留数据的原始表达能力，加个线性变换操作。BN是基于Mini-Batch的基础上计算的。 3.2 具体   这三步就是我们在刚刚一直说的标准化工序, 但是公式的后面还有一个反向操作, 将 normalize 后的数据再扩展和平移。原来这是为了让神经网络自己去学着使用和修改这个扩展参数 γ和平移参数 β, 这样神经网络就能自己慢慢琢磨出前面的标准化操作到底有没有起到优化的作用, 如果没有起到作用, 我就使用 γ和β来抵消一些 normalization 的操作，当γ² = σ²和β = μ时，可以实现等价变换（Identity Transform）并且保留了原始输入特征的分布信息。 注： 在进行normalization的过程中，由于我们的规范化操作会对减去均值，因此，偏置项b可以被忽略掉或可以被置为0，即：BN(Wμ+b) = BN(Wμ) 3.3 梯度下降公式    3.4 测试时   在测试时，可能需要测试的样本只有1个或者少数几个，此时用μ和σ可能是有偏估计。因此采用一个方法：u和σ被替换为训练阶段收集的运行均值这使得模型可以对单一样本评估，无须使用定义于整个小批量的u和σ。 4 总结   （1）能够减少Interal Covariate Shift的问题，从而减少train的时间，使得对于deep网络的训练更加可行。（BN后的模型每一轮训练收敛快，但每一轮的计算量大，有文章称使用Batch Normalization会带来30%额外的计算开销。）  因此，在使用Batch Normalization之后，抑制了参数微小变化随着网络层数加深被放大的问题，使得网络对参数大小的适应能力更强，此时我们可以设置较大的学习率而不用过于担心模型divergence的风险。即使对于某组parameter同时乘以k倍后，最终的结果还是会keep不变的。   （4）能够减少overfitting问题的发生：   在Batch Normalization中，由于我们使用mini-batch的均值与方差作为对整体训练样本均值与方差的估计，尽管每一个batch中的数据都是从总体样本中抽样得到，但不同mini-batch的均值与方差会有所不同，这就为网络的学习过程中增加了随机噪音，与Dropout通过关闭神经元给网络训练带来噪音类似，在一定程度上对模型起到了正则化的效果。   另外，原作者通过也证明了网络加入BN后，可以丢弃Dropout，模型也同样具有很好的泛化效果。 5 试验   一个详细的试验在 Batch Normalization原理与实战 这篇博客里能看到。 6 参考： Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift： 【机器学习】covariate shift现象的解释 - CSDN博客： https://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/54317852 从Bayesian角度浅析Batch Normalization - 博客园： https://www.cnblogs.com/neopenx/p/5211969.html Batch Normalization导读： https://zhuanlan.zhihu.com/p/38176412

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蝴蝶butterfly请及时采纳，不懂继续问( 天天在线 ）(*^__^*) 祝学习进步! 谢谢！

K8s本身的调度器具有一些缺陷： （1） 默认的调度器是以 pod 为粒度的，对机器学习任务很不利。 （2）默认的调度器无法提供队列调度的功能 Kube-batch 目前是 Kubernetes SIGs 旗下的一个孵化项目，是一个运行在 Kubernetes 上面向机器学习 / 大数据 /HPC 的批调度器（batch scheduler）。kubeflow中gang scheduler的实现就使用的是kube-batch. "Batch" scheduling Resource sharing between multi-tenant （1）PodGroup 简单理解：一个PodGroup就是一个job中的所有Pod （2）PodGroup 简单理解：一个PodGroup就是一个job中的所有Pod Reclaim: 回收 Allocate: 分配 Backfill: 回填 Preempt: 抢占 Drf：维护了集群资源使用情况 Gang：实现了batch调度的一个核心逻辑，只有满足数量要求的PodGroup，才可 以调度 Predicates：注册预选函数 Priority：job优先级 Kube-batch 的基本流程如下图，它通过 list-watch 监听 Pod, Queue, PodGroup 和 Node 等资源，在本地维护一份集群资源的全局缓存，依次通过如下的策略（reclaim, allocate, preemption，predict） 完成资源的调度。 (1) Kube-batch向集群注册自己定义的Action和插件 (2) list-watch 监听 Pod, Queue, PodGroup 和 Node 等资源，在本地维护一份集群资源的全局缓存 (3) 间隔一秒，执行调度，开启会话 (4) 执行Action （1）Kube-batch如何Gang-Scheduler a. 增加一个PodGruop的CRD。调度以PodGroup为单位。同时对应还有一个PodGroupController进行PodGroup的管理 b. 整个调度过程采用延迟创建Pod的过程。只有当PodGroup中的所有Pod都有合适的Node绑定时，才开始创建 c. 定义了一种新的Action-BackFill.当PodGroup还有Pod没绑定时，之前绑定Pod的资源会释放。 (2) Kube-batch如何共享多租户资源 a. 多租户的实现：Queue + Namespace b. 租户间资源的共享：每个租户对应一个Namespace，以及一个Queue.每个Namespace的资源是按比例分配的。 优点： Gang Scheduler 的调度方式 多租户的设计思想 缺点： 和默认的调度器冲突 没有优选就没有soft亲和性 目前还是孵化项目，文档不全面，特别是多租户这块，没有实例以及文档

批号

batch run间歇试验；批次运行[网络短语]batch run 批次运行,间歇试验,成批运行batch accommodation run 多批交收处理程序batch settlement run 多批交收处理程序

批归一化是现在越来越多的神经网络采用的方法，其具有加快训练速度、防止过拟合等优点，尤其在深度神经网络中效果非常好。现将BN的学习整理一篇文章备忘。 随着神经网络的层数加深，研究者发现神经网络训练起来越困难，收敛越慢。BN就是为解决这一问题提出的。 首先明确神经网络之所以可以先训练，再预测并取得较好效果的前提假设： 在神经网络的训练过程中，如果输入数据的分布不断变化，神经网络将很难 稳定的学习规律 ，这也是one example SGD训练收敛慢的原因(随机得到的数据前后之间差距可能会很大)。而网络的每一层通过对输入数据进行线性和非线性变换都会改变数据的分布，随着网络层数的加深，每层接收到的数据分布都不一样，这还怎么学习规律呀，这就使得深层网络训练困难。 BN的启发来源是：之前的研究表明如果在图像处理中对输入图像进行白化操作的话(所谓白化，就是对输入数据分布变换到0均值，单位方差的正态分布)那么神经网络会较快收敛。神经网络有很多隐藏层，图像只是第一层的输入数据，对于每一个隐藏层来说，都有一个输入数据，即前一层的输出。BN将每一层的输入都进行了类似于图像白化的操作，将每层的数据都控制在稳定的分布内，并取得了很好的效果。 BN算法是专门针对mini-batch SGD进行优化的，mini-batch SGD一次性输入batchsize个数据进行训练，相比one example SGD，mini-batch SGD梯度更新方向更准确，毕竟多个数据的分布和规律更接近整体数据的分布和规律，类似于多次测量取平均值减小误差的思想，所以收敛速度更快。 BN究竟对数据的分布做了什么处理，我们来看下面的示意图： 在概率论中我们都学过，数据减去均值除以方差后，将变成均值为0，方差为1的标准正态分布。如果数据分布在激活函数(图中假设为sigmoid)梯度比较小的范围，在深层神经网络训练中将很容易出现梯度消失的现象，这也是深度网络难训练的原因。通过规范化处理后的数据分布在0附近，图中为激活函数梯度最大值附近，较大的梯度在训练中收敛速度自然快。 但是，关键问题出现了，分布在0附近的数据，sigmoid近似线性函数，这就失去了非线性激活操作的意义，这种情况下，神经网络将降低拟合性能，如何解决这一问题呢？作者对规范化后的(0,1)正态分布数据x又进行了scale和shift操作：y = scale * x + shift，即对(0,1)正态分布的数据进行了均值平移和方差变换，使数据从线性区域向非线性区域移动一定的范围，使数据在较大梯度和非线性变换之间找到一个平衡点，在保持较大梯度加快训练速度的同时又不失线性变换提高表征能力。这两个参数需要在训练中由神经网络自己学习，即公式中的γ和β。如果原始数据的分布就很合适，那么即使经过BN，数据也可以回到原始分布状态，这种情况下就相当于恒等变换了，当然这是特殊情况。 在训练时，BN的操作步骤如第一张图所示，那么在预测时，每次只输入一张图的情况下，无法进行均值和方差的计算，此时该怎么实现BN呢？ 正是因为训练数据和测试数据是独立同分布的，所以我们可用训练时的所有均值和方差来对测试数据的均值和方差进行 无偏估计 。本来mini-batch SGD就是在整体数据量大无法一次性操作的情况下，把数据切割成几部分，用部分近似整体的解决方案。在训练时，将每一个mini-batch的均值和方差记录下，估计出整体的均值和方差如下： 首先要明确一点：BN是沿着batch方向计算的，每个神经元都会有一组（ ）在非线性激活前面约束数据。 假设batch_size=m, 输入的每一个样本有d维，记为 下标表示batch，上标表示一个样本中第几个维度，即第几个神经元。 那么BN计算如下： 中间的过程省略了，其核心思想就是BN是对每一个batch的某一固定维度规范化的，一个样本中有d维，就会求出d组（ ），即每一个神经元都有一组（ ）。 （2）卷积层的BN计算方法： 在卷积层中，数据在某个卷积层中的维度是[batch, w, h, c]，其中batch表示batch_size，w是feature map的宽，h是feature map的高，c表示channels。在沿着batch的方向，每个channel的feature map就相当于一个神经元，经过BN后会得到c组（ ）。此时的BN算法可表示如下： 原论文中BN操作是放在线性计算后，非线性激活前，即： 其中g()表示激活函数。 这里建议参考一下ResNet_v1和ResNet_v2的用法： 最后一点还需要注意的是，在使用BN后，神经网络的线性计算（WX + b）中的偏置b将不起作用，因为在（WX + b）求均值后b作为常数均值还是b，在规范化的过程中原数据要减去均值，所以b在这两步计算中完全抵消了。但由于BN的算法中有一个偏置项β，它完全可以代替b的作用，所以有BN的计算中可不用b。

在单细胞分析当中，经常会遇到整合分析的问题，即去除多样本数据之间的 批次效应（batch effect） ，那么什么是批次效应呢？简而言之，批次效应就是由于不同时间、不同实验人员、不同仪器等因素造成的实验性误差，而非本身的生物学差异。如果我们不去除批次效应，那么这些差异就会和本身的生物学差异相混淆。但是随着测序成本的降低，单细胞测序已经“深入寻常百姓家”，所以在追求大数据量的同时，肯定会伴随着batch effect的产生，自然batch effect的去除就成为单细胞数据分析的重要技能。2020年发表在 Genome Biology 上的一篇文章系统性总结了目前的batch effect去除方法。 今天给大家分享几种目前使用比较广泛的单细胞数据整合分析的方法。 本次演示所使用的示例数据如有需要，可在留言区留言获取。 首先是直接使用merge()函数对两个单细胞数据进行直接整合，这时我们需要准备的输入文件为一个 由需要去除batch effect的Seurat对象组成的列表 ，那么如何实现呢？ 注意，我们这里的数据是怎么存放的，我们在 GSE129139_RAW/ 这个文件夹下面存放着我们需要去除batch effect的样品数据，一个样品，一个文件夹，每个文件夹里面是什么就不用说了吧！ 上面的code实际上做了这样的一件事：按顺序读取了存放着三个Read10X()输入文件的文件夹，并依次创建了Seurat对象，存放在一个名为sceList的列表中。 然后我们利用merge()函数进行数据的整合： 需要注意的是：（1）我们想把sample信息添加到cell barcode上，只需要添加add.cell.ids参数即可，这个参数赋给它一个向量；（2）上述的merge()默认只会简单整合源数据（raw data），如果你的Seurat对象是已经经过NormalizeData()的，可以直接添加merge.data = TRUE，来merge标准化后的数据。 By default, merge() will combine the Seurat objects based on the raw count matrices, erasing any previously normalized and scaled data matrices. If you want to merge the normalized data matrices as well as the raw count matrices, simply pass merge.data = TRUE . This should be done if the same normalization approach was applied to all objects. 这是Seurat为了适应大需求添加的新功能，锚点整合是从Seurat3开始上线的，其原理在这里不赘述，放出原始论文链接 Stuart , Butler , et al., Cell 2019 [Seurat V3] 同样是需要由几个Seurat对象组成的列表作为输入，不同的是， 我们需要提前对数据进行NormalizeData()和FindVariableFeatures()处理 ： 需要注意的是，从这里开始，后面的数据分析请指定assay为integrated，否则你还在用原始的RNA assay进行分析，等于没整合。你可以通过以下命令更改默认assay，这样就不用每次都进行声明！ harmony单细胞数据整合方法于2019年发表在 Nature Methods 上，题为 Fast, sensitive and accurate integration of single - cell data with Harmony 。harmony整合方法算得上是一种比较好的方法，目前应用也是比较多的，原理见文章，这里继续展示具体流程： 需要注意的是，如果你用harmony整合，后续的下游分析，请指定 reduction = "harmony" ，否则你的整合没有意义。

对于sgd算法而言，batch size太大太小都不好，太小的话训练不稳定，计算效率低；太大的话收敛速度慢，需要仔细调节一下。以2的倍数调节，例如32,64,128等

Batch Completed批量完成双语对照例句:1.Command must be typed immediately after the last batch has completedexecution. 若要编辑上次执行的批处理，必须在上一批处理执行完之后立即键入。2.Over 90000 projects have been completed and put into operation, including178 large and medium-sized projects, and a batch of projects having a vitalbearing on the economic development of xinjiang. All these have laid a firmfoundation for the autonomous region"s sustained economic growth. 累计建成投产项目9万多个，其中包括178个大中型项目和一大批对新疆经济发展有重大影响的项目，为支持新疆经济的持续增长奠定了扎实的基础

batch:指的是非人工操作，由计算机自动执行cobol编译好的可执行文件，类似于计划任务：到了 特定时间自动执行。执行时间一般在夜间。周期有，日次，周次，月次之分。online：指的是人工操作。一般是操作由带有画面的程序，直接操作画面上的各个控件。进而操作数据库等等。

batch是不能指定执行时间的,他只能在系统平均负载量降到 0.8 以下时执行某项一次性的任务,而谁也不知道系统负载什么时候会降到0.8键入 batch 命令后，at> 提示就会出现。键入要执行的命令，按 [Enter] 键，然后键入 Ctrl-D；系统平均负载量一降到 0.8 以下，这组命令或脚本就会被执行；

batch number英[bætʃ ˈnʌmbə]美[bætʃ ˈnʌmbɚ]词典批号，批数网络批号; 批次号; 生产批号数据来源：金山词霸双语例句百度知道新1In addition products that require relabelling following parallel distribution are expected to display the original manufacturer"s batch number.另外，需要对随后平行销售的产品进行重新标签时，要求显示原来的生产商批号。

BatchSize是非常重要的超参数，它不仅影响训练速度，也影响模型精度。本篇来讨论如何选择BatchSize。 BatchSize是否越大越好？ BatchSize一般指同时代入训练模型的实例个数，最直接的经验是如果GPU显存不大，又设置较大的BatchSize时直接报错“cuda runtime error(2): out of memory”。 是不是只要机器性能允许，就要设置尽可能大的Batch size呢？同时训练多个实例比逐个代入单个实例训练速度又能提高多少？ 下图为使用不同的batchSize，在LeNet上训练mnist数据的效果，使用的框架为Theano。 可以看到，使用较大的batchSize的确可以提速，但是batchSize大到一定程度后，效果并不十分明显。 从图中可以看到如果将所有数据全部代入一次迭代（左图），则在训练集上的代价函数下降比较平滑，如果切分成多个Batch，代价函数不一定是下降的。这是由于每一个Batch中数据的难度不同，造成了代价函数忽大忽小。 如何选择batch大小？ 两种极端的情况是BatchSize大小为1，每次只训练一个实例，或者BatchSize大小等于所有训练集数据大小，即每次训练所有数据。但更多的时候BatchSize设置在二者之间。 batchSize较小时，抖动大，训练过程有很大运气的成份，可能某个实例将模型带偏了，防止被模型被带偏的方法是使用较小的学习率，这样即非并行处理，又使用较小的学习率，使得收敛变慢。 batchSize较大时，任务并行执行，训练速度快, 且大Batch正负样本更均衡可以有效更新BN层参数精度更高。代价函数也能相对比较稳定，平滑地下降。但是如果代入了所有数据后再调参，可能会使很多梯度相互抵消，调参也比较粗糙。如果不进行特殊处理，过大的BatchSize一将会损失模型精度。另外，较大的batchSize会使模型的泛化能力下降（generalization gap）。 如果遇到较大的数据集，一般需要切分成batch分批训练，对于较少的数据，也可以使用全部数据训练。当有足够算力时，选取BatchSize为32,64,128或更小一些的batch_size。算力不够时，在效率和泛化性之间做权衡，选择更小的batchSize。 在训练过程中，可以将batch_size作为超参数做多次尝试。另一方面，也可以在前期使用较大的学习率和较越BatchSize粗调，后期（比如论文实验/比赛最后）将BatchSize变小精调，并使用SGD优化方法，慢慢把Error磨低。 BatchSize是否只与速度有关？ BatchSize不仅与速度相关，如果模型中使用了Batch Normalization（BN）归一化方法，那么太小的BatchSize会影响模型效果，如果受算法或性能限制只能使用小的BatchSize，则建议在fine-tune时锁住BN归一化层，或者使用其它归一化方法（如Group Normalization）。 另外，BN归一化时的统计值针对每一Batch计算，而非对整个训练集计算，从而引入了噪声，当噪声在合理范围以内时，它能实现类似Dropout的效果，使模型更加健壮；BatchSize太小噪声太大，则使模型效果变差；如果BatchSize太大，统计值能有效地表示整体训练数据的统计数据，则无法产生类似Dropout的正则化效果。 BatchSize与Learning rate的关系 Krizhevsky提出，如果BatchSize加大，可以加大学习率，当BatchSize加大k倍，则学习也加大k的开根号位数，后来发现使用线性变换调节二者关系效果更好。用这种方法将AlexNet的BatchSize从128加大到1024精度只损失1%。但是太大的学习率又会在一开始使模型训练不稳定，解决该问题的方法是学习率warm-up。

（生产）批次号 。batch   n.英 [bætʃ]   美 [bætʃ]一批;一炉;（食物、药物等的）一批生产的量;成批作业造句如下：1.She brought a large batch of newspaper cuttings她带来了一大堆剪报。2.We"re still waiting for the first batch to arrive.我们还在等着第一批货的到来。生产批号一般指的是此批产品在一定时期内的生产序列号，通过批号可以查询到具体的生产责任人，不一定和生产日期一样的。像牛奶、食品等等食品产品，生产批号和生产日期基本一致，那么生产日期就是一样的，但是一般比较正规的厂商的批号和生产日期都分列明细的，比如生产批号********；生产日期********，每一个批次都对应一个生产日期。在查询产品的生产来源时首先要查询生产批号，再确认生产日期。

我觉得这里batch不应该做容器讲是不是指一份，一批之类的意思个人之见

1、如果在系统里面右键要格式化的硬盘，有一个格式化2、如果在DOS输入 format c:或者d:或者e:然后按Y回车Ghost有很多参数，合理地利用它们可以方便地完成许多复杂的任务，下面列举几个应用实例。1．制作系统自动恢复软盘用Ghost恢复系统的一般做法是：将操作系统和全部应用软件安装到C区中，再用Ghost软件将整个C盘做成一个镜像文件放在D区中（假设文件名为C．GHO），这样当C区出问题时可轻松利用Ghost通过镜像文件将C区恢复成原样。但对于初学电脑的朋友来说，即使D盘有镜像文件，他也不一定会用Ghost进行恢复。这时我们可编辑一个批处理文件，在文件中设置好Ghost的参数，让Ghost来自动完成相关操作。具体命令为：Ghost．EXE －CLONE，MODE=PLOAD，SRC＝D＼C．GHO?1，DST＝1?1-SURE－RB意思是自动将D盘的镜像文件C．GHO恢复到第一个硬盘的第一个分区，也即C分区中。如果将此命令加入到启动软盘的AutoEXEC.bat文件中，再将Ghost．EXE复制到软盘里，则只要用该软盘启动电脑便可自动恢复系统。当电脑出现异常时，只要用该软盘启动电脑，就一切OK啦。2．将整个硬盘数据备份至光盘中有时我们需要将整个硬盘克隆成镜像文件，再将文件刻录到光盘中保存起来。但当硬盘数据较多时，镜像文件很可能超过单张光盘的容量，怎么办看其实，应用Ghost的参数可以轻松完成这个任务。譬如要把一个有15GB数据的硬盘克隆成镜像文件，可以这样输入命令：Ghost．EXE－SPLIT＝680－AUTO，再在出现的Ghost主界面中选择Disk to Image，这时镜像文件名可任意，但不要超过8个字符（假设镜像文件名为Back）。克隆完毕，整个硬盘就被备份成了许多个镜像文件，第一个文件名为Back．GHO，第二个为Back0001．GHS?系统自动命名?，第三个为Back0002．GHS，依此类推。而由于使用了－SPLIT＝680参数，故这些文件都小于或等于680MB，此参数可以根据光盘容量进行修改。3．强行克隆有坏道的硬盘在执行磁盘到磁盘的克隆时，如果源盘有坏道，往往会出错而中止克隆。若在调用Ghost的时候加上－FRO参数，即Ghost．EXE －FRO，则Ghost将不理会坏道而强行克隆下去。4．让目标盘与源盘的分区完全一样假设源盘有C、D、E三个分区，现欲将此盘克隆到目标盘中，并且要使得目标的三个分区与源盘的三个分区一模一样，则可在Ghost．EXE后加上－IA参数。5．克隆的同时改变磁盘的分区格式我曾遇到这样一个问题：为了快速安装Windows 98操作系统，我打算把一个曾经备份在光盘中的Windows 98镜像文件用Ghost恢复到一个15GB的硬盘中，但总是不能成功。后经分析发现原因在于当初的镜像文件是从FAT16分区格式的硬盘中制作的，而单个FAT16的分区又不能超过2GB，解决方法是在Ghost．EXE后加上－F32参数，这样在克隆的同时也能完成分区格式的转换工作。GHOST参数详细说明示例 ghost.exe -clone,mode=copy,src=1,dst=2 -sure 硬盘对拷 ghost.exe -clone,mode=pcopy,src=1:2,dst=2:1 -sure 将一号硬盘的第二个分区复制到二号硬盘的第一个分区 ghost.exe -clone,mode=pdump,src=1:2,dst=g:＼bac.gho 将一号硬盘的第二个分区做成映像文件放到g分区中 ghost.exe -clone,mode=pload,src=g:＼bac.gho:2,dst=1:2 从内部存有两个分区的映像文件中，把第二个分区还原到硬盘的第二个分区 ghost.exe -clone,mode=pload,src=g:＼bac.gho,dst=1:1 -fx -sure -rb 用g盘的bac.gho文件还原c盘。完成后不显示任何信息，直接启动。 ghost.exe -clone,mode=load,src=g:＼bac.gho,dst=2,SZE1=60P,SZE2=40P 将映像文件还原到第二个硬盘，并将分区大小比例修改成60:40 还原磁盘 首先做一个启动盘，包含Config.sys,Autoexec.bat,Command.com,Io.sys,Ghost.exe文件(可以用windows做启动盘的程序完成)。 Autoexec.bat可以包含以下命令： Ghost.exe -clone,mode=pload,src=d:＼bac.gho,dst=1:1 -fx -sure -rb 利用在d盘的文件自动还原，结束以后自动跳出ghost并且重新启动。 开机自动做C区的备份，在D区生成备份文件bac.gho。 ghost.exe -clone,mode=pdump,src=1:1,dst=d:＼bac.gho -fx -sure -rb 还原光盘 包含文件：Config.sys,Autoexec.bat,Mscdex.exe(CDROM执行程序),Oakcdrom.sys(ATAPI CDROM兼容驱动程序),Ghost.exe Config.sys内容为： DEVICE=OAKCDROM.SYS /D:IDECD001 Autoexec.bat内容为： MSCDEX.EXE /D:IDECE001 /L:Z Ghost -clone,mode=load,src=z:＼bac.gho,dst=1:1 -sure -rb 可以根据下面的具体说明修改实例 -clone 在使用时必须加入参数，它同时也是所有的switch{batch switch}里最实用的一种，下面是clone所定义的参数 -clone, mode={copy|load|dump|pcopy|pload|pdump}, src={drive|file|drive:partition}, dst={drive|file|drive:partition} mode指定要使用哪种clone所提供的命令 copy 硬盘到硬盘的复制(disk to disk copy) load 文件还原到硬盘(file to disk load) dump 将硬盘做成映像文件(disk to file dump) pcopy 分区到分区的复制(partition to partition copy) pload 文件还原到分区(file to partition load) pdump 分区备份成映像文件（partition to file dump) src指定了ghost运行时使用的源分区的位置模式及其意义: mode命令 对应mode命令src所使用参数 例子 COPY/DUMP 源硬盘号。 以1代表第一号硬盘 LOAD 映像文件名 g:/back98/setup98.gho 或装置名称(drive） PCOPY/PDUMP 源分区号。 1：2代表的是硬盘1的第二个分区 PLOAD 分区映像文件名加上分区号或是驱动器名加上分区号。 g:＼back98＼setup98.gho:2,代表映像文件里的第二个分区 dst运行Ghost时使用的目标位置模式及其意义: mode命令 对应mode命令dst所使用参数 例子 COPY/DUMP 目的硬盘号。 2代表第二号硬盘 LOAD 硬盘映像文件名。 例g:＼back98＼setup98.gho PCOPY/PLOAD 目的分区号。 2:2 代表的是，硬盘2的第二个分区 PDUMP 分区映像文件名加分区号。 g:＼back98＼setup98.gho:2 SZEn指定所使用目的分区的大小 n=xxxxM 指定第n目的分区的大小为xxxxMB SZE2=800M表示分区2的大小为800MB n=mmP 指定地n的目的分区的大小为整个硬盘的mm个百分比。 其他参数 -fxo 当源物件出现坏块时，强迫复制继续进行 -fx 当ghost完成新系统的工作后不显示"press ctrl-alt-del to reboot"直接回到DOS下 -ia 完全执行扇区到扇区的复制。当由一个映像文件或由另一个硬盘为来源，复制一个分区时，Ghost将首先检查来源分区，再决定是要复制文件和目录结构还是要做映像复制(扇区到扇区)。预设是这种形式。但是有的时候，硬盘里特定的位置可能会放一些隐藏的与系统安全有关的文件。只有用扇区到扇区复制的方法才能正确复制 -pwd and -pwd=x 给映像文件加密 -rb 在还原或复制完成以后，让系统重新启动 -sure 可以和clone合用。Ghost不会显示"proceed with disk clone-destination drive will be overwritten?"提示信息通常的备份和恢复的方法：开始备份重启计算机用系统启动盘进入DOS。运行Ghost 进入Local→Partition→To image→选择硬盘（如果你有一个以上硬盘的话）→选择分区（一般选1区即C盘）→选择映像文件放置位置并输入保存的映像文件名（注意输入扩展名.gho 例winme.gho）→一路回车（选择压缩率时要速度还是要文件大小就看你了） 过十分钟后重启进入WinMe系统会找到所有设备，你只需负责安装驱动程序。（如果这个备份只有你自己用的话，也可以在备份之前安装好所有的驱动程序）关于还原系统你可以按这个步骤还原，重新启动计算机进入DOS运行Ghost 进入Local→Partition→From image→选择映像文件→选择还原到哪个分区→一路回车，如果嫌麻烦的话也可以用记事本编辑一个批处理文件，还原时直接运行这个文件。@echo off e: （存放映像文件的分区）cdak （存放映像文件的路径）ghost -clone,mode=pload,src=e:akwinme.gho:1,ds=1:1 （src=e:akwinme.gho为存放映像文件的地址）把这些保存为*.bat文件

batch是生产批号的意思

Batch Normalization算法自从15年提出，到现在已经成为深度学习中经常使用的技术，可以说是十分powerful。 我们先从Feature Scaling或者Feature Normalization说起，不管你是不是做深度学习的方法，其实你都会想要做Feature Scaling。原因是： 在没有进行Feature Scaling之前，如果两个输入数据 的distribution很不均匀的话，导致 对计算结果的影响比较大（图左），所以训练的时候，横纵方向上需要给与一个不同的training rate，在 方向需要一个更大的learning rate， 方向给与一个较小的learning rate，不过这样做的办法却不见得很简单。所以对不同Feature做了normalization之后，使得error surface看起来比较接近正圆的话（图右），就可以使训练容易得多。 不管你是不是deep learning的方法，你都会用到Feature Scaling技术。通常 经典的Feature Scaling 的方法是怎么做的？ 现在给你一大堆的数据，你的训练数据总共有大 笔data。而接下来你就对每一个dimension去计算dimension的 mean 跟dimension的 standard deviation ，假设你这个input是39维，所以就算出39个mean跟39个standard deviation；然后对每一维中的数值，假设你取第 维中的数值出来，你就把它 减掉第 维的mean，除以第 维的standard deviation，作为一个Normalization ，你就会让第 维的feature的分布 mean=0，variance=1 ，一般来说，如果你今天做了Feature Scaling这件事情往往会让你的training变得比较快速。 刚才都是还没有讲到deep learning了，现在我们进入deep learning的部分，我们知道说在deep learning里面它的卖点就是有很多个layer，你有个 进来通过一个layer得到 ，把 放入layer 2得到输出 ，我们当然会对network输入的 做Feature Scaling。但是你仔细想想从layer 2的角度来看，其实它的input的feature是 ，我们可以把network前几个layer想成是一个feature的提取，我们知道说network的前几个layer的工作其实就是在抽比较好的feature，后面几个layer当做classify可以做得更好，所以对layer 2来说，他吃到的feature就是layer 1的output ，如果我们觉得说Feature Scaling是有帮助的，我们也应该对layer 2 的feature，也就是layer 1的output 做Feature Scaling，同理layer 2的输出 他是下一个Layer 3的输入，它是下一个layer的feature，我们应该要做一下Normalization，这样接下来layer可以learn的更好。 其实对每一个layer做Normalization这件事情，在deep learning上面是很有帮助的，因为它解决了一个叫做 Internal Covariate Shift 的这个问题，可以令这个问题比较轻微一点。 Internal Covariate Shift 这个问题是什么意思？ 如上图所示：你就想成说现在每一个人代表1个layer，然后他们中间是用话筒连在一起，而今天当一个人手上的两边的话筒被接在一起的时候，整个network的传输才会顺利，才会得到好的performance。 现在我们看一下中间那个小人，他左手边的话筒比较高，他的右手边的话筒比较低。在训练的时候为了将两个话筒拉到同一个水平高度，它会将左手边的话筒放低一点，同时右手的话筒放高一点，因为是同时两边都变，所以就可能出现了下面的图，最后还是没对上。 在过去的解决方法是调小learning rate，因为没对上就是因为学习率太大导致的，虽然体调小learning rate可以很好地解决这个问题，但是又会导致训练速度变得很慢。 你不想要学习率设小一点，所以怎么办？ 所以今天我们要讲batch Normalization，也就是对每一个layer做Feature Scaling这件事情，就可以来处理Internal Covariate Shift问题。 为什么？因为如果我们今天把每一个layer的feature都做Normalization，我们把每一个layer的feature的output都做Normalization，让他们永远都是比如说 ，对下一个layer来看，前个layer的statistics就会是固定的，他的training可能就会更容易一点。 首先我们把刚才的话筒转化为deep learning中就是说，训练过程参数在调整的时候前一个层是后一个层的输入，当前一个层的参数改变之后也会改变后一层的参数。当后面的参数按照前面的参数学好了之后前面的layer就变了，因为前面的layer也是不断在变的。其实输入数据很好normalization，因为输入数据是固定下来的，但是后面层的参数在不断变化根本就不能那么容易算出mean和variance，所以需要一个新的技术叫Batch normalization。 Batch的数据其实是平行计算的，如下图。实际上gpu在运作的时候，它会把 拼在一起，排在一起变成一个matrix，把这个matrix乘上 得到 ，因为今天是matrix对matrix，你如果把matrix对matrix作平行运算，可以比matrix对三个data分开来进行运算速度还要快，这个就是gpu加速batch运算的原理。 接下来我们要做 Batch Normalization 。怎么做？我们现在想要做的事情是对第一个隐藏层的output， ，做Normalization。 我们可以先做Normalization，再通过激活函数，或者先通过激活函数再做Normalization。我们偏向于先做Normalization，再通过激活函数，这样做有什么好处呢？ 因为你的激活函数，如果你用tanh或者是sigmoid，函数图像的两端，相对于 的变化， 的变化都很小。也就是说，容易出现梯度衰减的问题。因此你比较喜欢你的input是落在变化比较大的地方，也就是你的前后 零 的附近，如果先做Normalization你就能够确保说在进入激活函数之前，你的值是落在你的附近。 我们现在来做Normalization：你想要先算出一个 ， ，先算出这些 的均值。接下来算一下 ， 。好，接下来这边有件事情要跟大家强调一下，就是 是是由 决定的。 是由 和 决定的。等一下会用上。 这边有一件事情要注意:在做Normalization的话，在选的 跟 的时候我们其实希望它代表的是 整个training set全体的statistics 。但是因为实做上统计整个training set全体的statistics是非常耗费时间的，而且不要忘了 的数值是不断的在改变的，你不能说我把整个training set的data导出来算个 ，然后 的数值改变以后，再把整个导出来的再算一次 ，这个是不切实际的做法; 所以现在我们在算 跟 的时候，只会在batch里面算，这意味着什么？ 这意味着说你的batch size一定要够大 ，如果太小的话Batch Normalization的性能就会很差，因为你没有办法从一个batch里面估测整个data的 跟 ，举例来说，你可以想象极端case，如果今天batch size=1，你根本不能够apply这套想法。 接下来，有了 跟 以后，我们可以算出： ，这里面的除法代表element wise的除法。好，我们做完Normalization以后就得到了 ，经过Normalization以后 的 每一个dimension它的 ，你高兴的话就把它通过sigmoid得到A，然后再丢到下一个layer，Batch Normalization通常会每一个layer都做好，所以每一个layer的 ，在进入每一个激活函数之前，你都会做这一件事情。 它这边有一个其实大家可能比较不知道的事情是： 有batch Normalization的时候怎么作training？ 很多同学想法也许是跟原来没有做背Normalization没有什么不同。其实不是这样，真正在train这个batch Normalization的时候， 会把整个batch里面所有的data一起考虑 。我不知道大家听不听得懂我的意思，你train这个batch Normalization的时候，你要想成你有一个非常巨大的network，然后它的input就是 ，然后得到 ,中间它还会算两个东西 跟 ，它会产生 ， ，你一路backout回来的时候，他是会通过 ,通过 ，然后去update z的。 为什么这样？因为假设你不这么做，你把 跟 视为是一个常数。当你实际在train你的network的时候，你Backpropagation的时候，你改的这个 的值，你会改动这个 的值，改动这个 的值，其实你就等同于改动了 跟 的值。但是如果你在training的时候没有把这件事情考虑进去会是有问题的。所以其实在做batch Normalization的时候， 对 的影响是会被在training的时候考虑进去的。所以今天你要想成是你有一个非常巨大的network，input就是一整个batch，在Backpropagation的时候，它error signal也会从这个path（上图粗箭头的反向路径）回来，所以 对 跟 的影响是会在training的时候被考虑进去的，这样讲大家有问题吗？ 如果有问题，就忽略吧…… 接下来继续，我们已经把 Normalize ； 但是有时候你会遇到的状况是，你可能不希望你的激活函数的input是 ，也许有些特别的激活函数，但我一下想不到是什么，他的mean和variance是别的值，performance更好。你可以再加上 跟 ，把你现在的distribution的mean和variance再做一下改动，你可以把你的 乘上这个 ，然后再加上 得到 ，然后再把 通过sigmoid函数，当做下一个layer的input，这个 跟 你就把它当做是network的参数，它也是可以跟着network一起被learn出来的。 这边有人可能会有问题是如果我今天的 正好等于 ， 正好等于 ，Normalization不就是有做跟没做一样吗？就是把 Normalize成 ，再把 Normalize成 ，但是如果今天 正好等于 ， 正好等于 的话就等于没有做事，确实是如此。但是加 和 跟 和 还是有不一样的地方，因为 和 它是受到data所影响。但是今天你的 和 是独立的，他是跟input的data是没有关系的，它是network自己加上去的，他是不会受到input的feature所影响的，所以它们还是有一些不一样的地方。 好，我们看一下在testing的时候怎么做，假设我们知道training什么时候怎么做，我们就train出一个network，其实它在train的时候它是考虑整个batch的，所以他其实要吃一整个batch才work。好，他得到一个 ，他会用 减掉 除以 ， 跟 是从一整个batch的data来的，然后他会得到 ，它会乘上 ，再加上 ， 和 是network参数一部分，得到的 。training的时候没有问题，testing的时候你就有问题了，因为你不知道怎么算 跟 ， 对不对？因为training的时候，你input一整个batch，算出一整个batch的 跟 。但是testing的时候你就有点问题，因为你只有一笔data进来，所以你估不出 跟 。 有一个ideal的solution是说：既然 跟 代表的是整个data set的feature的 均值和标准差 ，而且现在的training的process已经结束了，所以整个network的参数已经固定下来了，我们train好network以后再把它apply到整个training set上面，然后你就可以估测现在 的 跟 ，之前没有办法直接一次估出来，是因为我们network参数不断的在变，在你的training结束以后，把training里的参数已经确定好，你就可以算 的distribution，就可以估出 的 跟 。 这是一个理想的做法，在实做上有时候你没有办法这么做，一个理由是有时候你的training set太大，可能你把整个training set的data都倒出来再重新算一次 跟 ，也许你都不太想做，而另外一个可能是你的training的data是一笔一笔进来的，你并没有把data省下来，你data一个batch进来，你要备参数以后，那个batch就丢掉，你的训练资料量非常大，所以要训练是不省下来的，你每次只进来一个batch，所以也许你的training set根本就没有留下来，所以你也没有办法估测training set的 跟 ; 所以可行的solution是怎么做呢？这个critical 的solution是说把过去在update的过程中的 跟 都算出来，随着这个training的过程正确率会缓缓地上升，如上图红色框中图示：假设第一次取一个batch算出来是 ，第100次取一个batch算出来是 ……你可以说我把过去所有的 连起来当作是整个data的statistic，我这样做也不见得太好，为什么？因为今天在训练过程中参数是不断的变化，所以第一次地方算出来的 跟第100次算出来的 显然是差很多的，对不对？因为真正最后训练完的参数会比较接近100次得到的参数，第一次得到参数跟你训练时候得到参数差很多，所以这个地方的 跟你实际上你训练好的network以后，他会算出来的 的 是差很多的，所以在实做上你会给靠近training结束的这些 比较大的 weight ，然后给前面这些比较少的 weight 。

您好，请问您是想知道神经网络手写训练集MINST程序里的batch[0]，batch[1]代表什么？

您好，请问您是想知道神经网络手写训练集MINST 程序里的batch[0]，batch[1]代表什么？

batch是产品的批次信息,如批号.lot一般与size联系,是批量的意思

batch 是一次生产量（投料量）a batch of 有一批```的意思后面跟名词时需要加“of”应该不可以直接加名词

CPU Batch是指CPU出厂的日期和批次，举个例子：这个处理器是2010年第32周第XXX批，大致就是这个意思。

假设我们evaluation 的dataset 有n个。 each dataset has different name. Thus, we need to run our program in a batch way.1. 把所有的命令都写到一个.m 脚本里面e.g. demo("../dataset/FilterDataset/Format3/","./result/", "Arts",5)demo("../dataset/FilterDataset/Format3/","./result/", "Watches",5)demo("../dataset/FilterDataset/Format3/","./result/", "Cell_Phones_Accessories",5)demo("../dataset/FilterDataset/Format3/","./result/", "Jewelry",5)2. matlab -nodesktop -nodisplay < run.m > run.log output information would be written in run.log file. 3. use tic toc record the elapsed time

Batch 是批次，医药行业的产品都是以批次为单位的，这个BATCH RELEASE 应该是每一批产品通过QC检验合格放行的一个证明。 就是证明该批次的产品检验合格的，允许从QC 放行。望采纳，谢谢！以后有关红酒的问题可以问我！

@echo offrem -- http://phpnow.orgrem -- YinzCN_at_Gmail.comsetlocal enableextensionsif exist PnConfig.cmd pushd . && goto cfgif exist ..PnConfig.cmd pushd .. && goto cfggoto :eof:cfgcall PnConfig.cmdif "%php%"=="" exit /bif "%1"=="exec" if not "%2"=="" cmd /c "%2 %3 %4 %5 %6" && goto :eofif not "%1"=="" ( call :%1 %2 goto :eof)prompt -$gtitle PHPnow %pn_ver% 控制面板 (Apache %htd_ver%, %php_dir%, %myd_dir%)goto menu:restart_apacheif not exist %htd_dir%logshttpd.pid goto :eofecho.echo 正在重启 Apache ...pushd %htd_dir%bin\%htd_exe% -k restart -n %htd_svc% || set errno=1popdif "%errno%"=="1" %pause%goto :eof:execmdif exist %1 call %1 && goto :eofif exist %PnCmds%\%1 call %PnCmds%\%1 && goto :eofecho # 未找到 %1 !%pause%goto :eof:menuecho ________________________________________________________________echo ^| ^|echo ^| PHPnow - 绿色 PHP + MySQL 套件 - 控制面板 ^|echo ^| ^|echo ^| 0 - VHost: 添加 虚拟主机 10 - 添加 代理虚拟主机 ^|echo ^| 1 - VHost: 删除 虚拟主机 11 - 取消 代理虚拟主机 ^|echo ^| 2 - VHost: 修改 虚拟主机 12 - 重设 MySQL root 密码 ^|echo ^| 3 - 开启 eAccelerator 13 - 更改 Apache 端口 ^|echo ^| 4 - 关闭 eAccelerator * 14 - -- ^|echo ^| 5 - 开启 mod_info ^& status 15 - 升级 MySQL 数据库 ^|echo ^| 6 - 关闭 mod_info ^& status * 16 - 端口使用状态检测 ^|echo ^| 7 - Log: Apache 日志分卷 17 - 设置 error_reporting ^|echo ^| 8 - Log: 默认 Apache 日志 * 18 - 配置文件 备份 / 还原 ^|echo ^| 9 - Log: 关闭 Apache 日志 19 - Pn 目录 命令提示符 ^|echo ^| (带 * 号的为默认选项) ^|echo ^| ^|echo ^| 20 - Start.cmd 30 - Stop.cmd ^|echo ^| 21 - Apa_Start.cmd 31 - Apa_Stop.cmd ^|echo ^| 22 - My_Start.cmd 32 - My_Stop.cmd ^|echo ^| 23 - Apa_Restart.cmd 33 - 强行终止进程并卸载 ^|echo ^|________________________________________________________________^|set /p input=-^> 请选择: clsif "%input%"=="20" call :execmd Start.cmdif "%input%"=="21" call :execmd Apa_Start.cmdif "%input%"=="22" call :execmd My_Start.cmdif "%input%"=="23" call :execmd Apa_Restart.cmdif "%input%"=="30" call :execmd Stop.cmdif "%input%"=="31" call :execmd Apa_Stop.cmdif "%input%"=="32" call :execmd My_Stop.cmdecho.if "%input%"== "0" goto vhost_addif "%input%"== "1" goto vhost_delif "%input%"== "2" goto vhost_modif "%input%"== "3" goto eA_enif "%input%"== "4" goto eA_disif "%input%"== "5" call :httpd_info enif "%input%"== "6" call :httpd_info disif "%input%"== "7" call :apache_log pipeif "%input%"== "8" call :apache_log defaultif "%input%"== "9" call :apache_log disif "%input%"=="10" goto vProxy_addif "%input%"=="11" goto vProxy_disif "%input%"=="12" goto reset_mydpwdif "%input%"=="13" goto chg_portif "%input%"=="14" goto endif "%input%"=="15" goto myd_upgradeif "%input%"=="16" goto chk_portif "%input%"=="17" call :err_reportif "%input%"=="18" goto cfg_bakif "%input%"=="19" cmd /k echo # 当前目录 [ %CD% ]if "%input%"=="33" goto force_stopgoto end:chg_portset /p nport=-^> 输入新的 http 端口(1-65535): if "%nport%"=="" goto end%php% "$p = env("nport"); if ($p !== "".ceil($p) || 1 > $p || $p > 65535) exit(1);" || goto chg_port%php% "chg_port(env("nport"));" || %pause% && goto endset htd_port=%nport%if "%1"=="noRestart" goto endcall :restart_apachegoto end:vhost_addecho # 现有的虚拟主机列表 #%php% "showvhs();" || %pause% && goto endecho.echo [ 虚拟主机的主机名和标识. 例 test.com 或 blog.test.com ]set /p hName=-^> 新增主机名: if "%hName%"=="" goto endecho.echo [ 别名用于绑定主机名以外的多个域名. 支持 * 号泛解析.echo 如 www.test.com 或 *.test.com(泛解析，默认值)echo 多个请用空格隔开, 如 "s1.test.com s2.test.com *.phpnow.org" ]set /p hAlias=-^> 主机别名(可选): :vhost_add_htdocsecho.echo [ 指定网站目录. 留空则默认为 .vhosts\%hName%]set htdocs=set /p htdocs=-^> 网站目录(可选): if "%htdocs%"=="" goto vhost_add_2%php% "$d = rpl("/", "\\", $_ENV["htdocs"]); if (is_dir($d)) exit(0); if (file_exists($d)) exit(1); if (!@mkdir($d, 0, 1)) exit(2);" || echo # 路径不正确或创建目录失败! && %pause% && goto vhost_add_htdocs:vhost_add_2echo.echo [ 如果分配此主机给其他用户, 并限制其权限, 请输入 y,echo 否则, 请输入 n. 默认 Y ]set /p p=-^> 限制 php 的 open_basedir ? (Y/n): %php% "vhost_add(env("hName"), env("htdocs"), env("htd_port"), env("hAlias"), env("p"));" && call :restart_apache && goto endecho.%pause%goto end:vhost_delecho # 现有的虚拟主机列表 #%php% "showvhs();" || %pause% && goto endecho.echo [ 要删除虚拟主机, 请输入主机名或序号. ]set /p hName=-^> 选择虚拟主机: if "%hName%"=="" goto end%php% "vhost_del(env("hName"));" && call :restart_apacheecho.%pause%goto end:vhost_modecho # 现有的虚拟主机列表 #%php% "showvhs();" || %pause% && goto endecho.echo [ 要修改虚拟主机, 请输入主机名或序号. ]set /p hName=-^> 选择虚拟主机: if "%hName%"=="" goto endecho.echo [ 请输入新的主机别名, 原有数据将被覆盖! 留空不修改. ]echo [ 要在原基础上添加, 请输入 +phpnow.org 或 phpnow.org+ ]set /p hAlias=-^> 主机别名: echo.echo [ 在没有 index.php 或 index.html 文件时, 显示目录列表 ]set /p hIndex=-^> 启用 目录索引? (y/N): :vhost_mod_confirmecho.echo [ 请检查上面的输入的内容正确无误 ]echo.set /p sure=-^> 确认? (y/n) if /i "%sure%"=="n" goto endif /i not "%sure%"=="y" goto vhost_mod_confirm%php% "vhost_mod(env("hName"), env("hAlias"), env("hIndex"));" || %pause% && goto endcall :restart_apachegoto end:vProxy_addecho [ 添加一个虚拟主机, 代理到其他 http 地址 ]echo.echo # 现有的虚拟主机列表 #%php% "showvhs();" || %pause% && goto end:vProxy_add_hNecho.echo [ 添加新的主机名. 如 test.com 或 jsp.test.com ]set hName=set /p hName=-^> 主机名: if "%hName%"=="" goto end%php% "if (regrpl("[wd.-]+", "", env("hName"))) exit(1);" && goto vProxy_add_hAecho # 主机名只能由 "a-z0-9.-" 组成!%pause% && goto vProxy_add_hN:vProxy_add_hAecho.echo [ 绑定其他域名. 如 www.abc.com 或 *.abc.com(泛解析); 多个请用空格隔开 ]set hAlias=set /p hAlias=-^> 主机别名(可选): if "%hAlias%"=="" set hAlias=*.%hName%%php% "if (regrpl("[wd.- *]+", "", env("hAlias"))) exit(1);" && goto vProxy_add_hPecho # 主机别名只能由 "a-z0-9.-* " 组成!%pause% && goto proxy_add_hA:vProxy_add_hPecho.echo [ 例: localhost:8080, 192.168.0.100 或 google.com ]echo [ 访问此虚拟主机的域名, 将代理到此目标. ]set hPass=set /p hPass=-^> 代理目标: if "%hPass%"=="" goto vProxy_add_hP%php% "if (regrpl("[a-z0-9.-_:/]+", "", env("hPass"))) exit(1);" && goto vProxy_add_goecho # 目标地址只能由 "a-z0-9.-_:/" 组成!%pause% && goto vProxy_add_hP:vProxy_add_go%php% "vProxy_add(env("hName"), env("hAlias"), env("hPass"));"call :restart_apachegoto end:vProxy_disecho [ 继续将删除所有代理主机记录! ]echo.set /p sure=-^> 确认? (y/n)if /i "%sure%"=="n" goto endif /i "%sure%"=="y" goto un_proxy_1goto un_proxy:un_proxy_1%php% "vProxy_dis();" || %pause% && goto endcall :restart_apachegoto end:eA_enif not exist PneAccelerator*.dll ( echo # eAccelerator dll 没有找到 && %pause% && goto end )for /f %%i in ("dir /b /o PneAccelerator*.dll") do set ea_dll=%%i%php% "frpl($php_ini, "^[;]*(zend_extension_ts=).*eAccelerator.*( )", "$1`....Pn\%ea_dll%`$2");" || %pause% && goto endcall :restart_apachegoto end:eA_dis%php% "frpl($php_ini, "^(zend_extension_ts=.*eAccelerator.* )", ";;$1");" || %pause% && goto endcall :restart_apachegoto end:httpd_infoif "%1"=="en" (set a=#+&&set b=) else (set b=##&&set a=)%php% "$s = rfile($htd_cfg); $s = regrpl("^%a%(Load.*mod_info.* )", "%b%$1", $s); $s = regrpl("^%a%(Load.*mod_status.* )", "%b%$1", $s); $s = regrpl("^%a%(Include.*httpd-info.conf )", "%b%$1", $s); wfile($htd_cfg, $s);" || %pause% && goto endcall :restart_apachegoto endset input=set /p input=-^> 请选择: echo.if /i "%input%"=="B" goto cfg_bak_Bif /i "%input%"=="R" goto cfg_bak_Rif /i "%input%"=="D" goto cfg_bak_Decho # 未选择操作, 退出 & %pause% & goto end:cfg_bak_Bset input=set /p input= 备份名称: if "%input%"=="" goto cfg_bak_B%php% "cfg_bak("backup ".env("input"));"echo.%pause%goto end:cfg_bak_Recho # 现有备份列表 (保存在 %cfg_bak_zip%) #echo.%php% "cfg_bak("show");" || %pause% && goto endecho.echo [ 还原之前请确认是否需要对现有配置进行备份! ]echo.set n=set /p n=-^> 还原到此备份序号: if "%n%"=="" echo # 未执行操作! && %pause% && goto end%php% "$p = env("n"); if ($p !== "".ceil($p) || 0 > $p) exit(1);" || goto cfg_bak_R%php% "cfg_bak("restore ".env("n"));" || %pause% && goto endecho.set input=set /p input= 配置已还原, 立即重启服务? (y/N): if /i not "%input%"=="y" goto endcall :restart_apacheecho.%net% stop %myd_svc%%net% start %myd_svc%goto end:cfg_bak_Decho # 现有备份列表 (保存在 %cfg_bak_zip%) #echo.%php% "cfg_bak("show");" || %pause% && goto endecho.set n=set /p n=-^> 删除此序号的备份: if "%n%"=="" echo # 未执行操作! && %pause% && goto end%php% "$p = env("n"); if ($p !== "".ceil($p) || 0 > $p) exit(1);" || goto cfg_bak_D%php% "cfg_bak("delete ".env("n"));"echo.%pause%goto end

batch: n.一批；一炉；一次所制之量 ex: a batch of breadv.分批处理mass: n.大量；块；众多

深度机器学习中的batch的大小对学习效果有何影响？如题，在深度学习中，刚入门的小弟一直听闻一个batch中同时训练多个数据可以得到较好的效果，于是小弟在caffe上跑deepID的网络时对如何选取batchsize颇具困惑。恳求万能的知友给予指点~~14 个回答谈谈深度学习中的 Batch_Size Batch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数，涉及诸多矛盾，下面逐一展开。 首先，为什么需要有 Batch_Size 这个参数？ Batch 的选择，首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小，完全可以采用全数据集 （ Full Batch Lea… 显示全部谈谈深度学习中的 Batch_SizeBatch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数，涉及诸多矛盾，下面逐一展开。首先，为什么需要有 Batch_Size 这个参数？Batch 的选择，首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小，完全可以采用全数据集 （ Full Batch Learning）的形式，这样做至少有 2 个好处：其一，由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。其二，由于不同权重的梯度值差别巨大，因此选取一个全局的学习率很困难。 Full Batch Learning 可以使用Rprop 只基于梯度符号并且针对性单独更新各权值。对于更大的数据集，以上 2 个好处又变成了 2 个坏处：其一，随着数据集的海量增长和内存限制，一次性载入所有的数据进来变得越来越不可行。其二，以 Rprop 的方式迭代，会由于各个 Batch 之间的采样差异性，各次梯度修正值相互抵消，无法修正。这才有了后来 RMSProp 的妥协方案。既然 Full Batch Learning 并不适用大数据集，那么走向另一个极端怎么样？所谓另一个极端，就是每次只训练一个样本，即 Batch_Size = 1。这就是在线学习（Online Learning）。线性神经元在均方误差代价函数的错误面是一个抛物面，横截面是椭圆。对于多层神经元、非线性网络，在局部依然近似是抛物面。使用在线学习，每次修正方向以各自样本的梯度方向修正，横冲直撞各自为政，难以达到收敛。可不可以选择一个适中的 Batch_Size 值呢？当然可以，这就是批梯度下降法（Mini-batches Learning）。因为如果数据集足够充分，那么用一半（甚至少得多）的数据训练算出来的梯度与用全部数据训练出来的梯度是几乎一样的。在合理范围内，增大 Batch_Size 有何好处？内存利用率提高了，大矩阵乘法的并行化效率提高。跑完一次 epoch（全数据集）所需的迭代次数减少，对于相同数据量的处理速度进一步加快。在一定范围内，一般来说 Batch_Size 越大，其确定的下降方向越准，引起训练震荡越小。盲目增大 Batch_Size 有何坏处？内存利用率提高了，但是内存容量可能撑不住了。跑完一次 epoch（全数据集）所需的迭代次数减少，要想达到相同的精度，其所花费的时间大大增加了，从而对参数的修正也就显得更加缓慢。Batch_Size 增大到一定程度，其确定的下降方向已经基本不再变化。调节 Batch_Size 对训练效果影响到底如何？这里跑一个 LeNet 在 MNIST 数据集上的效果。MNIST 是一个手写体标准库，我使用的是 Theano 框架。这是一个 Python 的深度学习库。安装方便（几行命令而已），调试简单（自带 Profile），GPU / CPU 通吃，官方教程相当完备，支持模块十分丰富（除了 CNNs，更是支持 RBM / DBN / LSTM / RBM-RNN / SdA / MLPs）。在其上层有Keras 封装，支持 GRU / JZS1, JZS2, JZS3 等较新结构，支持 Adagrad / Adadelta / RMSprop / Adam 等优化算法。运行结果如上图所示，其中绝对时间做了标幺化处理。运行结果与上文分析相印证：Batch_Size 太小，算法在 200 epoches 内不收敛。随着 Batch_Size 增大，处理相同数据量的速度越快。随着 Batch_Size 增大，达到相同精度所需要的 epoch 数量越来越多。由于上述两种因素的矛盾， Batch_Size 增大到某个时候，达到时间上的最优。由于最终收敛精度会陷入不同的局部极值，因此 Batch_Size 增大到某些时候，达到最终收敛精度上的最优。欢迎一起讨论。知乎用户 理论物理跳深度学习...60%概率失业20 人赞同批训练的引入最大好处是针对非凸损失函数来做的， 毕竟非凸的情况下， 全样本就算工程上算的动， 也会卡在局部优上， 批表示了全样本的部分抽样实现， 相当于人为引入修正梯度上的采样噪声，使“一路不通找别路”更有可能搜索最优值。 楼上很多说到随机梯度… 显示全部批训练的引入最大好处是针对非凸损失函数来做的， 毕竟非凸的情况下， 全样本就算工程上算的动， 也会卡在局部优上， 批表示了全样本的部分抽样实现， 相当于人为引入修正梯度上的采样噪声，使“一路不通找别路”更有可能搜索最优值。楼上很多说到随机梯度收敛问题，物理上是这样的理解，增加噪音扩大了你的行动范围，不会受限于局部。然而过大的行动范围使得你的选择过多而”迷茫“。这是一个损失函数局部优有“多坑人”和局部优“数目太多好难选”之间的竞争，竞争平衡点才是你最终的训练值。故此，最终的训练值是一个分布，大伙们一般取平均来证明自己的模型多牛逼。物理上，就是能量（坑好深）和熵（选择多）的竞争结果，而且复杂系统中，能量和熵一辈子都在竞争，讨论自由能最小值在非凸问题上的意义，比直接讨论损失函数的最小值更有意义。然而，这种牛逼，不仅依赖模型，而且依赖数据本身。调参需要预先建立竞争平衡的理论模型，单纯用软件刷指标只能用在某个数据集上，不具有转移性。纯浪费电！这些观点在大部分复杂物理系统的采样，自旋玻璃的研究，蛋白质折叠构象搜索上，都有广泛的认识。但是工业界被凸优化影响过多了，除了特征选择和防止过拟合外可以通过直觉建立，遇到非凸优化问题，基本不可能拍脑袋调出一个通用的（如果数学上可以，物理上应该最先发现，然而并没有）。于是，即便在物理上遇到这种问题，目前很low，而且节省成本的方法就是烧钱增加计算蛮力点。矛盾到我笑尿了。关于深度学习中的非凸优化，可以参考LeCun今年来对深度学习和自旋玻璃之间的联系，以及随机微分方程同增强采样之间的研究。Yinghong li 重新出发干实事caffe小菜鸟也来答一下，感觉就是大batch size在显存能允许的情况下收敛速度是比较快的但有时的确会有陷入局部最小的情况，小batch size引入的随机性会更大些，有时候能有更好的效果，但是就是收敛速度慢一些…… 还有就是除了batch size这个参数外，如果在… 显示全部caffe小菜鸟也来答一下，感觉就是大batch size在显存能允许的情况下收敛速度是比较快的但有时的确会有陷入局部最小的情况，小batch size引入的随机性会更大些，有时候能有更好的效果，但是就是收敛速度慢一些……还有就是除了batch size这个参数外，如果在solver setting中有momentum这个参数的话也要注意batch size的选取，具体参考一下caffe的tutorial关于训练参数怎么选取可以参考以下一些文章: Bengio的 Practical recommendations for gradient-based learningLecun 和 Bottou的 Efficient Backprop还有一个代码上的细节，就是caffe的代码实现上选取一个batch的时候似乎是按着数据库的图片顺序选取输入图片的，所以在生成数据库的时候切记要shuffle一下图片顺序~供题主参考，求大神指正~匿名用户4 人赞同搞机器学习大忌就是不做实验想当然，话说这种问题题主跑几组不同的batch不就知道了...调参调参不调哪来的参～ 另外，运用在不同的领域，不同的网络结构，不同的训练方法，batch的取法，用法和影响也不一样。不知道题主问的是哪种batch？ 显示全部搞机器学习大忌就是不做实验想当然，话说这种问题题主跑几组不同的batch不就知道了...调参调参不调哪来的参～另外，运用在不同的领域，不同的网络结构，不同的训练方法，batch的取法，用法和影响也不一样。不知道题主问的是哪种batch？知乎用户 我是认真的我也看到过说理论上batchsize=1是最好的，不过实际上调的时候，可能因为我调参的能力比较有限，确实batchsize太小会出现网络收敛不稳定，最后结果比较差的情况，这个在ImageNet和其他数据库上都遇到过，而batchsize太大确实也会影响随机性的引入。目前一般… 显示全部我也看到过说理论上batchsize=1是最好的，不过实际上调的时候，可能因为我调参的能力比较有限，确实batchsize太小会出现网络收敛不稳定，最后结果比较差的情况，这个在ImageNet和其他数据库上都遇到过，而batchsize太大确实也会影响随机性的引入。目前一般调ImageNet的时候，大家都喜欢把显存占满，不过小一些的库，个人感觉还是应该大大小小都尝试一下。不知道各路大神有没有什么好办法指点一下。。匿名用户23 人赞同看你GPU显存，显存大就把batch size设大点，反之亦然。一般情况下对学习效果没影响。 补充点细节： 事实上从优化的角度来说最快的是纯stochastic，即batch size为1。 关于这一点参见Leon Bottou的分析：http://leon.bottou.org/publications/pdf/compstat-2010.pdf。当然，文中的分析适用于large … 显示全部看你GPU显存，显存大就把batch size设大点，反之亦然。一般情况下对学习效果没影响。补充点细节：事实上从优化的角度来说最快的是纯stochastic，即batch size为1。关于这一点参见Leon Bottou的分析：http://leon.bottou.org/publications/pdf/compstat-2010.pdf。当然，文中的分析适用于large scale的情况下，但deep neural net适用的条件之一就是有大量数据。另外http://cilvr.nyu.edu/lib/exe/fetch.php?media=deeplearning:dl-optimization.pdf 的第11页也有比较stochastic和batch的优劣。拿Yann Lecun在上述第二个链接第10页中举的toy example来说，如果事实上只有100个数据点，但有人各复制了10遍拿给你，你不知道。这时候你如果做batch gradient descent，更只用了100个点效果一样；而做stochastic gradient descent则相当于做了10个epoch。相近的计算量后者效果显然更好。至于mini batch，要你取的每个mini batch都很diverse的情况才会效果好。当然你会说，现实中哪会有100个数据各重复10遍就直接拿来用的？没错，是不会，但现实中的数据，尤其是large scale的数据中，必然有大量的redundancy，不然你也很难学出有较好泛化性的model。因此stochastic在large scale总是优于batch。那为什么还要用mini batch呢？这是由于GPU并行运算的性质，同时把多组数据传过去一起运算比一条一条运算来的快，因而mini batch只是为了充分利用GPU memory而做出的妥协。既然如此，batch size也调到刚好能塞进显存就差不多了。司徒功源 非典型程序猿2 人赞同简而言之，步子太大容易扯着蛋... 显示全部简而言之，步子太大容易扯着蛋...发布于 2016-01-14 1 条评论 感谢匿名用户9 人赞同其实是有影响的。batch数太小，而类别又比较多的时候，真的可能会导致loss函数震荡而不收敛，尤其是在你的网络比较复杂的时候。这个做过几个实验，但是没有详细的做，主要是针对googlenet，alexnet以及vgg几个模型（实验结果就是batch为32的时候，alex开始… 显示全部其实是有影响的。batch数太小，而类别又比较多的时候，真的可能会导致loss函数震荡而不收敛，尤其是在你的网络比较复杂的时候。这个做过几个实验，但是没有详细的做，主要是针对googlenet，alexnet以及vgg几个模型（实验结果就是batch为32的时候，alex开始收敛，但是googlenet不收敛；提高batch size，googlenet开始收敛）。就像lecun[note]里说的一样，随机梯度下降不能像full batch那样明显的保证收敛。一般而言，根据你的GPU显存，设置为最大，而且一般要求是8的倍数（比如32，128），这样，GPU内部的并行运算效率最高。那么怎么选择batch number呢？就像刚才说的，8的倍数，然后是稍微大一点（一般而言）。另外一个方法，就是选择一部分数据，跑几个batch看看你的loss是不是在变小,选择一个合适的就可以了。

@set app_home=%myapp_home%@set old_path="%cd%"for %%a in (%old_path%) do set old_disk=%%~dafor %%b in (%app_home%) do set app_disk=%%~db@%app_disk%@cd %app_home%@rem your batch command...@%old_disk%@cd %old_path%

production batch词典结果：production batch[英][prəˈdʌkʃən bætʃ][美][prəˈdʌkʃən bætʃ]生产批次; 以上结果来自金山词霸例句:1.An enterprise engaging in the business operation of food shall establish a check and inspection record system for the purchased food so as to faithfully record such contents as the name, specifications, quantity, production batch number, shelf-life of the food, name and contact information of the supplier, purchase date, etc. 食品经营企业应当建立食品进货查验记录制度，如实记录食品的名称、规格、数量、生产批号、保质期、供货者名称及联系方式、进货日期等内容。

batch run间歇试验；批次运行。batch的意思如下：释义：n.一批；一炉；一次所制之量。vt.分批处理。n. (Batch)人名；（英）巴奇。变形：过去式batched、过去分词batched、现在分词batching、第三人称单数batches、复数batches。run的意思：作名词时翻译为奔跑，赛跑，趋向，奔跑的路程。作及物动词时翻译为管理，经营，运行，参赛。作不及物动词时翻译是经营，运转。短语搭配：Chicken Run 小鸡快跑，落跑鸡，小鸡别跑，咪走鸡。Run chart 趋势图，运行图，制程能力图，推移图。run out 变得缺乏，结束，用完，到期。双语例句I ordered a batch of cakes freshly baked.我订购了一炉刚烤好的蛋糕。This batch of goods should be recalled from the market.这批货应该从市场上召回。I don"t have time to batch the application documents.我没时间来分批处理申请文件了。

batch run间歇试验；批次运行。batch的意思如下：释义：n.一批；一炉；一次所制之量。vt.分批处理。n. (Batch)人名；（英）巴奇。变形：过去式batched、过去分词batched、现在分词batching、第三人称单数batches、复数batches。run的意思：作名词时翻译为奔跑，赛跑，趋向，奔跑的路程。作及物动词时翻译为管理，经营，运行，参赛。作不及物动词时翻译是经营，运转。短语搭配：Chicken Run 小鸡快跑，落跑鸡，小鸡别跑，咪走鸡。Run chart 趋势图，运行图，制程能力图，推移图。run out 变得缺乏，结束，用完，到期。双语例句I ordered a batch of cakes freshly baked.我订购了一炉刚烤好的蛋糕。This batch of goods should be recalled from the market.这批货应该从市场上召回。I don"t have time to batch the application documents.我没时间来分批处理申请文件了。

没有影响，batch的意思是一次计算处理数据的量，比如一次计算同时处理N张图片（batchsize=N）。这个会影响训练和测试的速度。batch大，处理得快；但batch太大，需求的内存空间大。

批处理，简称bat

1、n.一批;(食物、药物等)一批生产的量;批。v.分批处理。2、例句Each summer a new batch of students tries to find work. 每年夏天都有一批新的学生要找工作。His department has introduced a new batch of scientific instruments. 他所在的部门引进了一批新的科学仪器。

batch英 [bætʃ]美 [bætʃ]n.一批； 一炉； （食物、药物等的）一批生产的量； 成批作业批；一批；批量；间歇复数： batches1. We"re still waiting for the first batch to arrive. 我们还在等着第一批货的到来。来自柯林斯例句2. He has written a batch of very samey tunes. 他写了一组非常单调枯燥的曲子。来自柯林斯例句3. The spy returned to deliver a second batch of classified documents. 那名间谍返回来递送第二批机密文件。来自柯林斯例句4. The second batch of bread came out underdone. 第二炉面包烤得不太熟。来自柯林斯例句5. Each summer a new batch of students tries to find work. 每年夏天都有一批新的学生要找工作。

batch英 [bætʃ]美 [bætʃ]n. 一批；一炉；一次所制之量vt. 分批处理n. (Batch)人名；(英)巴奇

, batch n. 一组,分批,成批,批 [bætʃ]n.一炉The first batch of cakes was burnt.第一炉蛋糕烤焦了。一批, 一组, 一群Here comes a fresh batch of visitors.新到了一批来访者。

, batch n. 一组,分批,成批,批 [bætʃ]n.一炉The first batch of cakes was burnt.第一炉蛋糕烤焦了。一批, 一组, 一群Here comes a fresh batch of visitors.新到了一批来访者。

1、n.一批;(食物、药物等)一批生产的量;批。v.分批处理。2、例句Each summer a new batch of students tries to find work. 每年夏天都有一批新的学生要找工作。His department has introduced a new batch of scientific instruments. 他所在的部门引进了一批新的科学仪器。

batch翻译成中文为：一批。batch。英 [bætʃ]   美 [bætʃ]  。n.一批;(食物、药物等)一批生产的量;批。v.分批处理。复数： batches。双语例句：1、Each summer a new batch of students tries to find work. 每年夏天都有一批新的学生要找工作。2、His department has introduced a new batch of scientific instruments. 他所在的部门引进了一批新的科学仪器。3、We deliver the goods in batches. 我们分批交付货物。4、We"re still waiting for the first batch to arrive. 我们还在等着第一批货的到来。5、The spy returned to deliver a second batch of classified documents.那名间谍返回来递送第二批机密文件。

1、n.一批;(食物、药物等)一批生产的量;批。v.分批处理。 2、例句 Each summer a new batch of students tries to find work. 每年夏天都有一批新的学生要找工作。 His department has introduced a new batch of scientific instruments. 他所在的部门引进了一批新的科学仪器。

batch的发音：英 [bætʃ]，美 [bætʃ]n. 一批；一炉；一次所制之量vt. 分批处理n. (Batch)人名；(英)巴奇双语例句1. We"re still waiting for the first batch to arrive.我们还在等着第一批货的到来。2. He has written a batch of very samey tunes.他写了一组非常单调枯燥的曲子。3. The spy returned to deliver a second batch of classified documents.那名间谍返回来递送第二批机密文件。4. The second batch of bread came out underdone.第二炉面包烤得不太熟。5. Each summer a new batch of students tries to find work.每年夏天都有一批新的学生要找工作。

batch的发音：英 [bætʃ]，美 [bætʃ]。n. 一批；一炉；一次所制之量。vt. 分批处理。n. (Batch)人名；(英)巴奇。双语例句：1. We"re still waiting for the first batch to arrive.我们还在等着第一批货的到来。2. He has written a batch of very samey tunes.他写了一组非常单调枯燥的曲子。3. The spy returned to deliver a second batch of classified documents.那名间谍返回来递送第二批机密文件。4. The second batch of bread came out underdone.第二炉面包烤得不太熟。5. Each summer a new batch of students tries to find work.每年夏天都有一批新的学生要找工作。

n.  一批；一炉；（食物、药物等的）一批生产的量；成批作业复数形式： batches读音： [bætʃ] 拓展资料例句：1、I have a batch of letters to answer. 我有一批信要回复。2、Last October the first batch of low-alloy channel steel was successfully rolled. 去年10月，成功地轧出了第一批低合金槽钢。3、This batch of products is well made. 这批活儿做得好。4、He has written a batch of very samey tunes. 他写了一组非常单调枯燥的曲子。5、I still owe for my last batch of books. 最后一批书的钱我还没付。