我正在研究音頻分類問題。我正在使用包含8732音頻的urbansound8k數(shù)據(jù)集。 我知道 kfold 是將數(shù)據(jù)平均分成 k 組。每個組將用于測試，其余的將用于訓(xùn)練。所以如果 k=4，每組將包含2,183 個數(shù)據(jù)。然而，這個結(jié)果與我自己的結(jié)果相去甚遠(yuǎn)batch_size = 1num_folds =4no_epochs = 10kfold = KFold(n_splits=num_folds, shuffle=False)for train, test in kfold.split(features, labels):    model = Sequential()  model.add(Dense(1000, activation='relu'))  model.add(Dense(no_classes, activation='softmax'))    model.compile(loss=loss_function,                 optimizer=opt,                 metrics=['accuracy'])  history = model.fit(features[train], labels[train],              batch_size=batch_size,              epochs=no_epochs,              verbose=verbosity,              validation_split=validation_split,shuffle=False)此代碼具有 k=4 的這些結(jié)果：-使用批量大小 = 1 - 1048每折時每折5239，批量大小 = 5 - 524每折，批量大小 = 10 我不明白這兩個參數(shù)之間的關(guān)系是什么：批次折疊中數(shù)據(jù)的大小和數(shù)量。如果需要，我準(zhǔn)備好分享我的整個代碼。