在自己完成的幾個有關深度學習的Demo中，幾乎都出現了batch_size,iterations,epochs這些字眼，剛開始我也沒在意，覺得Demo能運行就OK了，但隨着學習的深入，我就覺得不弄懂這幾個基本的概念，對整個深度學習框架理解的自然就不夠透徹，所以今天讓我們一起了解一下這三個概念 ...

batch_size、epoch、iteration是深度學習中常見的幾個超參數： （1）batch_size：每批數據量的大小。DL通常用SGD的優化算法進行訓練，也就是一次（1 個iteration）一起訓練batchsize個樣本，計算它們的平均損失函數值，來更新參數 ...

Batch_Size（批尺寸）是機器學習中一個重要參數，涉及諸多矛盾，下面逐一展開。 首先，為什么需要有 Batch_Size 這個參數？ Batch 的選擇，首先決定的是下降的方向。如果數據集比較小，完全可以采用全數據集 （ Full Batch Learning ）的形式，這樣做至少有 ...

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batch 概念：訓練時候一批一批的進行正向推導和反向傳播。一批計算一次loss mini batch：不去計算這個batch下所有的iter，僅計算一部分iter的loss平均值代替所有的。 以下來源：知乎 作者：陳志遠 鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p ...

轉自：https://www.zhihu.com/people/xutan 最近在進行多GPU分布式訓練時，也遇到了large batch與learning rate的理解調試問題，相比baseline的batch size，多機同步並行（之前有答案是介紹同步並行的通信框架NCCL（譚旭 ...

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 ...

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 ...