机器学习基本概念：batch_size、epoch、 iteration
batch_size 单次训练用的样本数，通常为2^N，如32、64、128... 相对于正常数据集，如果过小，训练数据就收敛困难；过大，虽然相对处理速度加快，但所需内存容量增加。 使用中需要根据计算机性能和训练次数之间平衡。 epoch 1 epoch = 完成一次全部 ...
原文：机器学习中Batch Size、Iteration和Epoch的概念
Batch Size：批尺寸。机器学习中参数更新的方法有三种： Batch Gradient Descent，批梯度下降，遍历全部数据集计算一次损失函数，进行一次参数更新，这样得到的方向能够更加准确的指向极值的方向，但是计算开销大，速度慢 Stochastic Gradient Descent，随机梯度下降，对每一个样本计算一次损失函数，进行一次参数更新，优点是速度快，缺点是方向波动大，忽东忽西， ...
2018-01-06 16:05 0 12204 推荐指数：
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一、epoch、batch_size和iteration名词解释，关系描述 epoch：所有的样本空间跑完一遍就是一个epoch； batch_size：指的是批量大小，也就是一次训练的样本数量。我们训练的时候一般不会一次性将样本全部输入模型，而是分批次的进行训练，每一批里的样本 ...
【caffe】epoch,[batch_size],iteration的含义
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