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：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 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。 如果是神經網絡算法里，那訓練集中的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。 我們深入到一 ...
2021-10-21 13:57 0 930 推薦指數：
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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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把數據集里的所有樣本都看一遍，計算量開銷大，計算速度慢，不支持在線學習，這稱為Batch gradie ...
深度學習中的batch, epoch, iteration的含義
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 ...
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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 ...
【caffe】epoch,[batch_size],iteration的含義
@tags caffe 概念 一個epoch表示“大層面上的一次迭代”，也就是指，（假定是訓練階段）處理完所有訓練圖片，叫一個epoch 但是每次訓練圖片可能特別多，內存/顯存塞不下，那么每個epoch內，將圖片分成一小堆一小堆的，每一小堆圖片數量相等，每一小堆就是一個batch（批次 ...