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：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 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。 如果是神经网络算法里，那训练集中的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。 我们深入到一 ...
2021-10-21 13:57 0 930 推荐指数：
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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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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
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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 ...
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 ...
【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 ...