原文： http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/50721565 深度学习中经常看到epoch、 iteration和batchsize，下面按自己的理解说说这三个的区别： （1）batchsize：批大小。在深度学习中 ...

　　梯度下降是一个在机器学习中用于寻找较佳结果（曲线的最小值）的迭代优化算法。梯度的含义是斜率或者斜坡的倾斜度。下降的含义是代价函数的下降。算法是迭代的，意思是需要多次使用算法获取结果，以得到最 ...

batch 深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。 第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所 ...

Epoch。所有训练样本在神经网络中都进行了一次正向传播和一次反向传播。一个Epoch就是讲所有训练样 ...

写在前面： 从别处复制过来，感觉写的清晰明了，当作复习材料，原作者链接在文末。 在训练神经网络的时候，我们难免会看到Batch、Epoch和Iteration这几个概念。曾对这几个概念感到模糊，看了网上的一些文章后，在这里做几个小小的总结。 👉如有错误之处，还望指出。 名词解释 ...

半路出家，一直没搞懂CNN底层运行关系，现在才慢慢清楚点 例子是出其理论学习者最好的帮手，So，我来个example Example: 15000个样本，我们训练模型的目的是找一组参数，使得该参数对应的模型能最大可能地符合所有样本的值 （1）其实是根据loss function做梯度下降 ...

一文读懂神经网络训练中的Batch Size，Epoch，Iteration 作为在各种神经网络训练时都无法避免的几个名词，本文将全面解析他们的含义和关系。 1. Batch Size 释义：批大小，即单次训练使用的样本数 为什么需要有 Batch_Size :batch size 的正确 ...

今天训练keras时，发现在某些参数下，训练过程中的loss和acc在开始就很差（loss很大，acc很小，大概0.1左右）然后就稳定不变了，经过思考发现可能是步长设置的太大了，于是改变步长，小于默认值0.001，定为0.0005。效果显著提升。代码： train ...