GOOD POST https: towardsdatascience.com epoch vs iterations vs batch size dfb c ce c Epoch 当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次,这个过程称为一次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就是讲所有训练样本训练一次的过程。 一个Epoch训练样本数量 ...
2021-02-14 22:26 0 1688 推荐指数:
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 ...
原 训练时的Iteration、batchsize、epoch和loss的关系 2019年05月17日 17:17:15 GL3_24 阅读数 351 更多 ...
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 ...
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: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 ...
在看神经网络相关的论文时,总是能看到Epochs, Batchsize, Iterations 这些字眼,要弄明白这些专业术语,不得不先讲下梯度下降的概念。 梯度下降 梯度下降法是机器学习中经典的优化算法之一,用来求解复杂曲线的最小值。“梯度”是指某一函数在该点处的方向 ...
在epoch超过阈值的前提下,\(lr*lossCoeff*epoch\)的值也超过一定的阈值,才能使得训练结束后模型收敛。 在上面这个例子中,满足\(epoch\geq150\)的前提,\(epoch*lr*lossCoeff=1500\)都可以满足最终data1的值 ...