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： （1）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； （2）Stochastic Gradient ...
原文：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 N，如 ... 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 epoch 完成一次全部訓練樣本 訓練集個數 batch size iterations epoch 完成一次batch size個數據樣本迭代，通常一次前向傳播 一次反向傳播 ...
2018-10-13 16:31 0 6159 推薦指數：
相關推薦
epoch,iteration,batch,batch_size
epoch：訓練時，所有訓練圖像通過網絡訓練一次（一次前向傳播+一次后向傳播）；測試時，所有測試圖像通過網絡一次（一次前向傳播）。Caffe不用這個參數。 batch_size：1個batch包含的圖像數目，通常設為2的n次冪，常用的包括64,128,256 ...
【caffe】epoch,[batch_size],iteration的含義
）。 因而，一個epoch內，就要處理多個batch。 batch_size表示的是，每個batch內有多 ...
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 ...
機器學習必會整理1：Epoch, Batch, Iteration
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 ...
深度學習-三個概念：Epoch, Batch, Iteration
原文地址深度學習 | 三個概念：Epoch, Batch, Iteration 參考學習做筆記 在訓練神經網絡的時候，我們會看到Batch、Epoch和Iteration這幾個概念。 名詞解釋： 名詞 定義 Epoch ...
深度學習中的batch_size,iterations,epochs等概念的理解
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 ...