Batch、Epoch、Iteration的联系与区别

最新推荐文章于 2024-01-09 21:45:21 发布
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分类专栏： 深度学习

转自知乎

一 名词解释

名词解释

二 换算关系

N u m O f B a t c h e s = T r a i n S e t S i z e B a t c h S i z e Num Of Batches = \frac{TrainSetSize}{BatchSize} NumOfBatches=BatchSizeTrainSetSize​
梯度下降方式

三 Batch Size的大小对训练的影响

知乎

Batch, Epoch, Iteration, Sample的区别
01-06
批次大小（BatchSize）：5 批次数（Iteration）：40 代数（Epoch）：1000 程序结构 for epoch = 1 : epochNum for iter = 1 : iterNum sess.run... end end 常用方法 批量梯度下降BGD：所有训练样本作为1批 ...
神经网络中epoch、batch、batchsize
qq_45857607的博客
11-21 6067
epoch、batch、batchsize理解
剖析深度学习中的epoch与batch_size关系、代码
码农研究僧的博客
10-19 9931
为了区分深度学习中这两者的定义，详细讲解其关系以及代码在 PyTorch 中，“epoch”（周期）和 “batch size”（批大小）是训练神经网络时的两个重要概念它们用于控制训练的迭代和数据处理方式。Epoch 是指整个训练数据集被神经网络完整地遍历一次的次数。在每个 epoch 中，模型会一次又一次地使用数据集中的不同样本进行训练，以更新模型的权重。通常，一个 epoch 包含多个迭代（iterations），每个迭代是一次权重更新的过程。
【深度学习】神经网络中 Batch 和 Epoch 之间的区别是什么？我们该如何理解？
wzk4869的博客
08-29 7564
【深度学习】神经网络中 Batch 和 Epoch 之间的区别是什么？我们该如何理解？
什么是Batch，什么是Epoch？在训练模型的时候经常看到的参数，自己的见解。
weixin_43526268的博客
04-20 2万+
LSTM遇到的epoch和batch batch_size参数 个人理解
深度学习中Epoch、Batch和Batch size的定义和设置
XDXDXDXDX111的博客
10-19 4519
在一个Epoch中，所有的训练样本都会被用于前向传播和逆向传播，以更新神经网络的权重一个Epoch通常包括多个Batch（批次）的迭代。通常，人们会进行实验来找到最佳的Epoch数量和批量大小，得出最佳的模型性能一般建议的做法是使用常见的Batch size，如16、32或64，然后根据实验结果进行调整。：观察模型的训练曲线，增大的Batch size通常会更快地收敛，但在训练中的性能可能不如较小的Batch size。：较小的批量大小需要很少的内存，适用于内存有限的环境。
Keras框架中的epoch、bacth、batch size、iteration使用介绍
09-16
在Keras框架中，训练深度学习模型时，四个关键概念是epoch、batch、batch size以及iteration。理解这些术语对于优化模型的训练过程至关重要。 1. **Epoch** - Epoch是训练过程中的一个完整周期，意味着数据集中的...
keras中epoch,batch,loss,val_loss用法说明
09-16
- **定义**：iteration是完成一个epoch所需的batch的数量。在每个epoch中，iteration数等于训练样本总数除以batch_size。 - **计算**：例如，如果数据集有2000个样本，batch_size设置为500，则完成一个epoch需要...
PyTorch学习笔记（4）Dataloader与Dataset（1）
01-06
torch.utils.data.DataLoader dataset Dataset类 决定数据从哪读取及如何读取 batchsize 批大小 ...Batchsize 批大小 决定一个Epoch有多少个Iteration 例如 样本总数80 Batchsize 8 1Epoch = 10 Iterat
深度学习中epoch、batch、batch size和iterations详解
热门推荐
满目星辰
04-30 2万+
1.epoch 在训练一个模型时所用到的全部数据； 备注：一般在训练时都要使用多于一个的epoch，因为在神经网络中传递完整的数据集仅仅一次是不够的，只有将完整的数据集在同样的神经网络中传递多次，才会得到比较优秀的训练效果，当然也不行，容易过拟合，所以要根据实验选择自己最合适的。 epochs： epochs被定义为向前和向后传播中所有批次的单次训练迭代。这意味着一个周期是整个数据的单次向前和向后传递。简单说，epochs指的就是训练过程中数据将被“轮”多少次，就这样。 2.batch Kera
训练时的Batchsize和Epoch之间的区别是什么？
qq_38343151的博客
04-02 1万+
阅读这篇文章后，你会知道： ·随机梯度下降是一种迭代学习算法，它使用训练数据集来更新模型。 ·批量大小是梯度下降的超参数，在模型的内部参数更新之前控制训练样本的数量。 ·Epoch数是梯度下降的超参数，其控制通过训练数据集的完整传递的数量。 这篇文章分为五个部分： 1.随机梯度下降 2.什么是Sample？ 3.什么是Batch？ 4....
神经网络中的epoch、batch、batch_size、iteration的理解
sinat_41942180的博客
04-10 6727
相对于正常数据集，如果Batch_Size过小，训练数据就会非常难收敛，从而导致underfitting。增大Batch_Size,相对处理速度加快。增大Batch_Size,所需内存容量增加（epoch的次数需要增加以达到最好的结果）这里我们发现上面两个矛盾的问题，因为当epoch增加以后同样也会导致耗时增加从而速度下降。因此我们需要寻找最好的Batch_Size。再次重申：Batch_Size的正确选择是为了在内存效率和内存容量之间寻找最佳平衡。
深度学习中Epoch和Batch Size的关系
最新发布
aixdm的博客
01-09 2551
在深度学习中，Epoch（周期）和 Batch Size（批大小）是训练神经网络时经常使用的两个重要的超参数。
神经网络模型训练中的相关概念：Epoch，Batch，Batch size，Iteration
一杯水果茶！足矣~
12-06 2万+
神经网络模型训练中的相关概念：Epoch，Batch，Batch size，Iteration
Epoch、Iteration、Batchsize | 深度学习必备概念的理解
RobVisual_Servo的博客
11-28 2164
【batch size】：中文翻译为批大小（批尺寸）。 简单点说，批量大小将决定我们一次训练的样本数目。 batch_size将影响到模型的优化程度和速度。 为什么需要有Batch_Size： batchsize的正确选择是为了在内存效率和内存容量之间寻找最佳平衡。 Batch_Size的取值： 全批次（蓝色） 如果数据集比较小，我们就采用全数据集。全数据集确定的方向能够更好的代表样本总体，从而更准确的朝向极值所在的方向。 注：对于大的数据集，我们不能使用全批次，因为会得到更差的结果。 迷你批次（绿色）
深度学习中batch、epoch、 iteration和batch size理解
weixin_56405212的博客
04-13 1977
（1）batch：将数据集分成几个 batch，每一个batch数据的数量就是[batch size]，在一个 epoch 中，batch 数和迭代数是相等的。 （2）batch size：批大小。一个 batch 中样本总数。在DL中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batch size个样本训练； （3）iteration：1个iteration等于使用batch size个样本训练一次； （4）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次； 举个例子，训练集有1000个
神经网络中Batch和Epoch之间的区别
Mr.horse的博客
11-19 4019
来自蜂口知道公众号 随机梯度下降法是一种具有大量超参数的学习算法。通常会使初学者感到困惑的两个超参数: Batch大小和Epoch数量,它们都是整数值，看起来做的事情是一样的。在这篇文章中，您将发现随机梯度下降中Batch和Epoch之间的差异。 阅读这篇文章后，你会知道： ·   随机梯度下降是一种迭代学习算法，它使用训练数据集来更新模型。 ·   批量大小是梯度下降的超参数，在模型的内...
神经网络中epoch、batch、batch_size、epoch、iteration理解
qq_36998053的博客
03-01 1万+
1 epoch 当一个完整的数据集通过神经网络一次并且返回一次的过程称为一个epoch。 然而，当一个epoch对于计算机太过庞大时，就需要把它分成多个小块。 2 batch 在不能将数据一次性通过神经网络的适合，就需要将数据集分成几个batch。 3 batch_size 直观的理解 一个batch中的样本总数（一次训练所选取的样本数）。batch_size的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到GPU内存的使用情况，假如你GPU显存不大，该数值最好设置小一点。 提出batch_size
【什么是epoch、batch、batchsize、iteration？什么是真实框、预测框和锚框】
qq_29960631的博客
03-07 6637
1、几句话搞懂什么是epoch、batch、batchsize、iteration 2、几句话搞懂目标检测中的边界框、真实框、预测框和锚框
epoch iteration batch
10-13
这三个词都是深度学习中常用的概念。 - Epoch（时期）：指的是训练过程中...举个例子，如果我们有 1000 个训练样本，batch_size 为 10，那么一个 epoch 就需要进行 100 次 iteration，每个 iteration 处理 10 个样本。
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