我正在处理一个音频分类问题。我使用的是urbansound8k数据集，其中包含8732个音频文件。
我知道k折交叉验证会将数据均匀地分成k组。每组将用于测试，其余的将用于训练。

因此，如果k=4，每组将包含2,183个数据。然而，这个结果与我自己的结果相差甚远

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)

这段代码在k=4时的结果是：
-每折5239个数据，当批量大小 = 1时
-每折1048个数据，批量大小 = 5时
-每折524个数据，批量大小 = 10时

我无法理解批量大小和折中数据数量这两个参数之间的关系。

如果需要，我愿意分享我的完整代码。

回答：

好吧，如果你对这两个参数之间的关系感兴趣，它们是，不考虑整数取整的话，成反比的，即

batch_size * number_of_data_in_fold = some_constant