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 ...

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 ...

）。 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 ...

這是最開始模型的定義，由於這里對init_state進行了zero初始化，這里涉及到了batch_size，這里就是導致后來喂數據的時候，不能改變bathc_size的原因，通過查dynamic_rnn的api說明，它是可以不提供initial_state，讓其自行填充為0的，只需要指定dtype ...

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_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 ...

本文作者Key,博客園主頁：https://home.cnblogs.com/u/key1994/ 本內容為個人原創作品，轉載請注明出處或聯系：zhengzha16@163.com 在進行神經網絡訓練時，batch_size是一個必須進行設置的參數。以前在用BP神經網絡進行預測時，由於模型結構 ...

顯存占用 = 模型顯存占用 + batch_size × 每個樣本的顯存占用時間更寶貴，盡可能使模型變快（減少 flop）顯存占用不是和 batch size 簡單成正比，模型自身的參數及其延伸出來的數據也要占據顯存batch size 越大，速度未必越快。在你充分利用計算資源的時候，加大 ...