mini_batch_design

mini_batch_design是一种在深度学习训练中常用的技术，它通过将整个数据集划分为多个小批量（mini-batches）来进行模型的训练。每个小批量包含一部分样本，而不是使用整个数据集进行一次前向和反向传播。这种方法可以提高训练的效率和速度，并且可以有效地处理大型数据集。此外，mini_batch_design还可以引入一些随机性，从而增加模型的泛化能力。总之，mini_batch_design是一种有效的深度学习训练策略，可以帮助我们更快地训练出更好的模型。