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-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 使用訓練集的全部數據對模型進行一次完整的訓練，被稱之為 一代訓練 Batch 使用訓練集中的一小部分樣本對模型權重進行一次反向傳播的參數更新，這一小部分樣本被稱為 一批數據 Itera ...
2020-07-24 18:01 0 867 推薦指數：
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原文：https://blog.csdn.net/qq_18668137/article/details/80883350 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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...