step(iter)、epoch、batch size之间的关系
转自：https://blog.csdn.net/wcy23580/article/details/90082221 ...
原文：step，epoch，batch size和显存
显存占用 模型显存占用 batch size 每个样本的显存占用时间更宝贵，尽可能使模型变快 减少 flop 显存占用不是和 batch size 简单成正比，模型自身的参数及其延伸出来的数据也要占据显存batch size 越大，速度未必越快。在你充分利用计算资源的时候，加大 batch size 在速度上的提升很有限尤其是 batch size，假定 GPU 处理单元已经充分利用的情况下：增大 ...
2021-12-10 21:09 0 2014 推荐指数：
相关推荐
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 ...
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 ...
神经网络中的epoch、batch_size和iteration
一、epoch、batch_size和iteration名词解释，关系描述 epoch：所有的样本空间跑完一遍就是一个epoch； batch_size：指的是批量大小，也就是一次训练的样本数量。我们训练的时候一般不会一次性将样本全部输入模型，而是分批次的进行训练，每一批里的样本 ...
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 ...