Batch Size：批尺寸。机器学习中参数更新的方法有三种： （1）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； （2）Stochastic Gradient ...

epoch：训练时，所有训练图像通过网络训练一次​（一次前向传播+一次后向传播）；测试时，所有测试图像通过网络一次​（一次前向传播）。Caffe不用这个参数。 batch_size：1个batch包含的图像数目，通常设为2的n次幂，常用的包括64,128,256 ...

）。 因而，一个epoch内，就要处理多个batch。 batch_size表示的是，每个batch内有多 ...

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 ...

有很多笔者从各种角度解释这三个名词，我想从一个自顶向下的角度解释这三个东西 1、一般而言，一个机器学习训练过程是对一个被称作“训练集”（Train Set）的样本集进行计算。 就我所见，一个训练过程在达到一定epoch或者早停条件后停止训练。这里一个epoch就是对一个训练集完整训练一次的过程 ...

原文地址深度学习 | 三个概念：Epoch, Batch, Iteration 参考学习做笔记 在训练神经网络的时候，我们会看到Batch、Epoch和Iteration这几个概念。 名词解释： 名词 定义 Epoch ...

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 ...

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