深度學習中的batch、epoch、iteration的含義
轉自：https://blog.csdn.net/qq_18668137/article/details/80883350 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 ...
原文：深度學習中的batch, epoch, iteration的含義
原文：https: blog.csdn.net qq article details 此處謹作學習記錄之用。 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，然后計算函數對各個參數的梯度，更新梯度。這種方式每更新一次參數都要把數據集里的所有樣本看一篇，計算量開銷大，計算速度慢，不支持在線學習，這稱為Batch gradient desecn ...
2020-04-12 23:11 0 687 推薦指數：
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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 ...
【caffe】epoch,[batch_size],iteration的含義
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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 ...
Batch、Epoch和Iteration的理解
寫在前面： 從別處復制過來，感覺寫的清晰明了，當作復習材料，原作者鏈接在文末。 在訓練神經網絡的時候，我們難免會看到Batch、Epoch和Iteration這幾個概念。曾對這幾個概念感到模糊，看了網上的一些文章后，在這里做幾個小小的總結。 👉如有錯誤之處，還望指出。 名詞解釋 ...
深度學習基礎——Epoch、Iteration、Batchsize
梯度下降是一個在機器學習中用於尋找較佳結果（曲線的最小值）的迭代優化算法。梯度的含義是斜率或者斜坡的傾斜度。下降的含義是代價函數的下降。算法是迭代的，意思是需要多次使用算法獲取結果，以得到最優化結果。梯度下降的迭代性質能使欠擬合演變成獲得對數據的較佳擬合。 梯度下降中有一個稱為學習 ...
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 ...
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