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 ...
原文：pytorch中epoch,batch概念
batch size epoch iteration是深度学习中常见的几个超参数： batch size：每批数据量的大小。DL通常用SGD的优化算法进行训练，也就是一次 个iteration 一起训练batchsize个样本，计算它们的平均损失函数值，来更新参数。 iteration： 个iteration即迭代一次，也就是用batchsize个样本训练一次。 epoch： 个epoch指用训练 ...
2021-08-04 14:14 0 330 推荐指数：
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深度学习中的batch、epoch、iteration的含义
把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为Batch gradie ...
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 ...
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 ...
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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 ...