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 ...
原文：pytorch中epoch,batch概念
batch size epoch iteration是深度學習中常見的幾個超參數： batch size：每批數據量的大小。DL通常用SGD的優化算法進行訓練，也就是一次 個iteration 一起訓練batchsize個樣本，計算它們的平均損失函數值，來更新參數。 iteration： 個iteration即迭代一次，也就是用batchsize個樣本訓練一次。 epoch： 個epoch指用訓練 ...
2021-08-04 14:14 0 330 推薦指數：
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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 ...