深度学习中的batch、epoch、iteration的含义
转自：https://blog.csdn.net/qq_18668137/article/details/80883350 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 ...
原文：深度学习中的batch, epoch, iteration的含义
原文：https: blog.csdn.net qq article details 此处谨作学习记录之用。 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，然后计算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方式每更新一次参数都要把数据集里的所有样本看一篇，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为Batch gradient desecn ...
2020-04-12 23:11 0 687 推荐指数：
相关推荐
深度学习-三个概念：Epoch, Batch, Iteration
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 ...
【caffe】epoch,[batch_size],iteration的含义
@tags caffe 概念 一个epoch表示“大层面上的一次迭代”，也就是指，（假定是训练阶段）处理完所有训练图片，叫一个epoch 但是每次训练图片可能特别多，内存/显存塞不下，那么每个epoch内，将图片分成一小堆一小堆的，每一小堆图片数量相等，每一小堆就是一个batch（批次 ...
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： （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 ...
Batch、Epoch和Iteration的理解
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 ...
深度学习基础——Epoch、Iteration、Batchsize
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，以得到最优化结果。梯度下降的迭代性质能使欠拟合演变成获得对数据的较佳拟合。 梯度下降中有一个称为学习 ...
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 ...
机器学习必会整理1：Epoch, Batch, Iteration
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 ...