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 ...
原文：神經網絡中Epoch、Iteration、Batchsize相關理解
batch 深度學習的優化算法，說白了就是梯度下降。每次的參數更新有兩種方式。 第一種，遍歷全部數據集算一次損失函數，然后算函數對各個參數的梯度，更新梯度。這種方法每更新一次參數都要把數據集里的所有樣本都看一遍，計算量開銷大，計算速度慢，不支持在線學習，這稱為Batch gradient descent，批梯度下降。 另一種，每看一個數據就算一下損失函數，然后求梯度更新參數，這個稱為隨機梯度下降， ...
2019-01-08 09:06 0 1118 推薦指數：
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