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-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 使用训练集的全部数据对模型进行一次完整的训练，被称之为 一代训练 Batch 使用训练集中的一小部分样本对模型权重进行一次反向传播的参数更新，这一小部分样本被称为 一批数据 Itera ...
2020-07-24 18:01 0 867 推荐指数：
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深度学习中的batch, epoch, iteration的含义
原文：https://blog.csdn.net/qq_18668137/article/details/80883350 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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
epoch,iteration,batch,batch_size
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 ...