在自己完成的几个有关深度学习的Demo中，几乎都出现了batch_size,iterations,epochs这些字眼，刚开始我也没在意，觉得Demo能运行就OK了，但随着学习的深入，我就觉得不弄懂这几个基本的概念，对整个深度学习框架理解的自然就不够透彻，所以今天让我们一起了解一下这三个概念 ...

batch_size、epoch、iteration是深度学习中常见的几个超参数： （1）batch_size：每批数据量的大小。DL通常用SGD的优化算法进行训练，也就是一次（1 个iteration）一起训练batchsize个样本，计算它们的平均损失函数值，来更新参数 ...

Batch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数，涉及诸多矛盾，下面逐一展开。 首先，为什么需要有 Batch_Size 这个参数？ Batch 的选择，首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小，完全可以采用全数据集 （ Full Batch Learning ）的形式，这样做至少有 ...

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batch 概念：训练时候一批一批的进行正向推导和反向传播。一批计算一次loss mini batch：不去计算这个batch下所有的iter，仅计算一部分iter的loss平均值代替所有的。 以下来源：知乎 作者：陈志远 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p ...

转自：https://www.zhihu.com/people/xutan 最近在进行多GPU分布式训练时，也遇到了large batch与learning rate的理解调试问题，相比baseline的batch size，多机同步并行（之前有答案是介绍同步并行的通信框架NCCL（谭旭 ...

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 ...

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 ...