機器學習基本概念：batch_size、epoch、 iteration
batch_size 單次訓練用的樣本數，通常為2^N，如32、64、128... 相對於正常數據集，如果過小，訓練數據就收斂困難；過大，雖然相對處理速度加快，但所需內存容量增加。 使用中需要根據計算機性能和訓練次數之間平衡。 epoch 1 epoch = 完成一次全部 ...
原文：機器學習中Batch Size、Iteration和Epoch的概念
Batch Size：批尺寸。機器學習中參數更新的方法有三種： Batch Gradient Descent，批梯度下降，遍歷全部數據集計算一次損失函數，進行一次參數更新，這樣得到的方向能夠更加准確的指向極值的方向，但是計算開銷大，速度慢 Stochastic Gradient Descent，隨機梯度下降，對每一個樣本計算一次損失函數，進行一次參數更新，優點是速度快，缺點是方向波動大，忽東忽西， ...
2018-01-06 16:05 0 12204 推薦指數：
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有很多筆者從各種角度解釋這三個名詞，我想從一個自頂向下的角度解釋這三個東西 1、一般而言，一個機器學習訓練過程是對一個被稱作“訓練集”（Train Set）的樣本集進行計算。 就我所見，一個訓練過程在達到一定epoch或者早停條件后停止訓練。這里一個epoch就是對一個訓練集完整訓練一次的過程 ...
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神經網絡中的epoch、batch_size和iteration
一、epoch、batch_size和iteration名詞解釋，關系描述 epoch：所有的樣本空間跑完一遍就是一個epoch； batch_size：指的是批量大小，也就是一次訓練的樣本數量。我們訓練的時候一般不會一次性將樣本全部輸入模型，而是分批次的進行訓練，每一批里的樣本 ...
【caffe】epoch,[batch_size],iteration的含義
@tags caffe 概念 一個epoch表示“大層面上的一次迭代”，也就是指，（假定是訓練階段）處理完所有訓練圖片，叫一個epoch 但是每次訓練圖片可能特別多，內存/顯存塞不下，那么每個epoch內，將圖片分成一小堆一小堆的，每一小堆圖片數量相等，每一小堆就是一個batch（批次 ...