让神经网络训练速度加快4倍！谷歌大脑团队提出“数据回送”算法

批处理赏罚前或批处理赏罚后的回送： 批处理赏罚前的回送是指数据在样本级别而不是批级别举办一再。这样增进了相邻批次差异的也许性，但价钱是不能复制一批内的样本。批处理赏罚前回送的算法称为 样本回送（example echoing），批处理赏罚后回送的算法称为 批回送（batch echoing）。

数据加强前或数据加强后的回送： 数据加强前的回送应承一再数据举办差异的转换，能使一再数据更靠近新数据。

数据回送的示意也受回送阶段后 shuffle 水平的影响。在合用的环境下，作者将 shuffle 作为缓冲区。缓冲区越大，shuffle 水平越高，逊?с法可以或许近似于将整个实习集加载到内存中。

（编辑：河北网）

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