GOOD POST https: towardsdatascience.com epoch vs iterations vs batch size dfb c ce c Epoch 當一個完整的數據集通過了神經網絡一次並且返回了一次,這個過程稱為一次Epoch。所有訓練樣本在神經網絡中都進行了一次正向傳播和一次反向傳播。一個Epoch就是講所有訓練樣本訓練一次的過程。 一個Epoch訓練樣本數量 ...
2021-02-14 22:26 0 1688 推薦指數:
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 ...
原 訓練時的Iteration、batchsize、epoch和loss的關系 2019年05月17日 17:17:15 GL3_24 閱讀數 351 更多 ...
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 ...
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: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 ...
在看神經網絡相關的論文時,總是能看到Epochs, Batchsize, Iterations 這些字眼,要弄明白這些專業術語,不得不先講下梯度下降的概念。 梯度下降 梯度下降法是機器學習中經典的優化算法之一,用來求解復雜曲線的最小值。“梯度”是指某一函數在該點處的方向 ...
在epoch超過閾值的前提下,\(lr*lossCoeff*epoch\)的值也超過一定的閾值,才能使得訓練結束后模型收斂。 在上面這個例子中,滿足\(epoch\geq150\)的前提,\(epoch*lr*lossCoeff=1500\)都可以滿足最終data1的值 ...