模型的训练准确率是否计算在小批量上？

模型的训练准确率通常是计算在小批量上的。在深度学习中，训练数据集通常非常大，无法一次性加载到内存中进行训练。因此，训练数据集会被分成小批量进行训练，每个小批量包含一定数量的样本。模型在每个小批量上的预测结果与真实标签进行比较，从而计算出该小批量上的准确率。

小批量训练的优势在于可以减少内存的使用，提高训练效率。此外，小批量训练还可以引入随机性，增加模型的泛化能力，避免过拟合。

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