机器学习模型中step与epoch，batch_size之间的关系

最新推荐文章于 2025-08-19 23:28:34 发布

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#神经网络 #深度学习 #机器学习 #人工智能 #tensorflow

本文探讨了机器学习模型中step、epoch和batch_size的概念。step指的是梯度更新的过程，一个epoch内，若每批数据(batch_size)为100，而总数据量为2000，则需要20个step完成一个epoch。通过理解这些参数，可以更好地调整学习率以优化模型训练。

本文主要谈谈自己对step，epoch，batch_size这几个常见参数的理解。
最近在调试模型的时候，发现在使用keras.optimizer.adam时，模型在添加了新的一层2D卷积层后难以收敛，在不调整初始权重矩阵的情况下，想通过衰减学习率来使loss function的收敛性更好。

tf.keras.optimizers.Adam(
    learning_rate=0.001,
    beta_1=0.9,
    beta_2=0.999,
    epsilon=1e-07,
    amsgrad=False,
    name="Adam",
    **kwargs
)

可以看到，adam这个optimizer在没有其他参数条件的情况下，默认学习率为固定0.001。

为了调整学习率，在keras的文档中找到了下述示例代码，代码的意思很简单，初始学习率为0.01，衰减需要的step为10000，衰减率为0.9，即每次经过10000 steps，学习率就衰减为原来的0.9。

lr_schedule = keras.optimizers

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深度学习训练三要素：Epoch、Batch Size与Iterations的完全指南

Dfreedom.的博客

09-15

1299

本文解析了深度学习训练中的三个核心超参数：Epoch（训练轮次）、BatchSize（批次大小）和迭代次数。Epoch代表完整遍历训练集的次数，BatchSize决定每次参数更新的样本量，迭代次数则与二者相关。三者协同影响训练效率：BatchSize增大需调整学习率，Epoch过多可能导致过拟合。实用调参指南建议初始BatchSize取32-64，学习率1e-3，Epoch约20轮，后续根据验证曲线优化。合理配置这些参数能平衡训练速度与模型性能，建议从小规模实验开始逐步扩展。

详解step、iteration、batch_size、epoch

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herosunly的博客

01-18

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今天给大家带来的文章是详解step、batch_size、iteration、epoch，希望能对学习机器学习的同学们有所帮助。文章目录 1. 前言 2. 宏观理解 3. 概念细致理解

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epoch、batch、batch size、step、iteration深度学习名词含义详细介绍

群智能算法开发

03-30

3423

Batch Size是指在一次前向传播/反向传播中使用的训练样本数量。迭代次数是指完成一次完整的batch前向传播和反向传播所需的次数，也就是参数更新的次数。一个epoch表示整个训练数据集完整通过神经网络一次。Batch Size：决定每次参数更新使用的样本数，影响内存使用和梯度噪声迭代次数：完成一个epoch需要的参数更新次数，等于总样本数/batch sizeEpoch：完整遍历整个训练集的次数，是训练进度的宏观度量理解这三个概念及其相互关系对于有效训练深度学习模型至关重要。

【机器学习】Epoch（训练轮数）和Step（迭代次数）

fzy2003的博客

09-18

1万+

Epoch（训练轮数）和 Step（迭代次数）是深度学习中训练模型的两个关键概念。Epoch 指模型在训练过程中遍历整个训练数据集一次，即对所有样本完成一次前向传播和反向传播。在一个 Epoch 中，模型会看到每个训练样本一次。Step（迭代）是模型使用一个批次（Batch）数据进行一次参数更新的过程，每处理一个 Batch，就是一个 Step。

TensorFlow框架中batch、batch_size、iteration、step和epoch间的关系与意义

xunyishuai5020的博客

12-24

5302

1、定义与关系 batch（批）：batch源自小批量随机梯度下降算法（mini-batch SGD）中，每次更新迭代模型参数时仅使用全部训练集样本中的一小部分，这部分被使用的样本数据叫做一个batch batch_size（批大小）：小批量随机梯度下降法（mini-batch SGD）中，每次更新模型参数所使用的样本数量，即一个batch中所包含的样本数量。 iteration（迭代）：模型训练中，更新模型参数的次数；iteration = batch number * epoch number step

step，epoch，batch_size关系

greenlxh的博客

03-03

941

step，epoch，batch_size关系

epoch和step关系

ttest11的博客

06-13

470

epoch （轮，周期）：step （步，迭代步）：假设你有：每一个epoch会有的总step数：steps per epoch=⌈BN⌉T个epoch总共多少step？总step数=T×⌈BN⌉比如你有10000条训练数据，batch_size=32。每个epoch要：取整，每个epoch有313个step 。如果训练10个epoch，总共：

Keras-ImageDataGenerator的flow()中的batch_size参数，Model.fit()中的batch_size和steps_per_epoch参数的关系

q2972112的博客

12-22

6191

Keras-ImageDataGenerator的flow()中的batch_size参数，Model.fit()中的batch_size和steps_per_epoch参数的关系

神经网络：Epoch、Batch Size和迭代

paddle video_tag模型踩坑

06-16

4671

Epoch、Batch Size和迭代 深度学习模型离不开这3个术语，下面我们来了解下它们的区别和联系？背景知识：梯度下降分三点：1.直观理解 2. 梯度下降怎么做（附带推荐编程实践） 3. 梯度下降有啥用 1、直观理解梯度下降：其实它没啥就是让计算机不断猜最小值的那个点自变量x在哪，猜大了让它小一点，猜小了让它大一点。主要三点： 1.梯度下降：两个意思，1.根据梯度（导数）的符号来判断最小值点x在哪;让函数值下降（变小） 2.梯度就是导数（对于多维就是偏导数） 3.梯度下降作用是找到函数的最小

从 SGD 到梯度累积：Epoch、Batch、Step 的关系全解析

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Epoch、Batch 和 Step 之间的关系以及梯度累积

神经网络 专业术语解释（Step、Batch Size、Iteration、Epoch）

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Step、Batch Size、Iteration、Epoch

Epoch、Batch、Step 之间的关系

Hoper-J的博客

12-16

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了解 Epoch/Batch/Step 之间的关系

关于深度学习中的batch、epoch、step理解

Yo0130的博客

12-12

4422

则训练完一次50000张图片就是1个epoch，一般模型需要多轮训练，例如即将epoch设置为200，则完成训练需要将50000张图片遍历200轮。该网络每隔36次就更新一次梯度，也就是将一个batch_size中的图片一张张送入模型，累加loss求平均，到了第十张图片的时候就开始反向传播。若batch_size为36，则网络一次训练36张图片，训练完成后，得到Loss，并更新模型权重。那么，完成一个epoch的训练需要50000/36=1388.8888，则step为1389。

step(iter)、epoch、batch size的计算关系

m0_61899108的博客

11-18

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step(iter)、epoch、batch size之间的关系公式。

怎么推算max_step和epoch之间关系，例如多少step一个epoch

大模型天花板

11-08

2550

（轮次）之间的关系取决于您的训练流程和超参数设置。通常情况下，一个step通常表示对一个batch的训练，而epoch则表示一次完整的数据集训练。是您希望运行的轮次数量。这个公式假设每个step处理一个batch数据，其中，总训练样本数是您的训练数据集中的样本总数，表示遍历整个数据集的次数。

深度学习中使用的batchsize, step(iteration), epoch 含义以及其关系

Congying-Wang的博客

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变量含义 epoch 一个epoch表示所有训练样本运算学习一遍 iteration/step 表示每运行一个iteration/step，更新一次参数权重，即进行一次学习，每一次更新参数需要batch size个样本进行运算学习，根据运算结果调整更新一次参数。 batch size 1次迭代所使用的样本量其关系为： iteration=exampleNums∗ep...

step，batch，epoch名词解释

touristourist的博客

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1476

转载自：https://www.jianshu.com/p/78646919ed20 1. 名词解释 Step: 训练模型的步数 Batch Size（批尺寸）：计算梯度所需的样本数量，太小会导致效率低下，无法收敛。太大会导致内存撑不住，Batch Size增大到一定程度后，其下降方向变化很小了，所以Batch Size是一个很重要的参数。为什么需要有 Batch_Size : ba...

机器学习epoch,batch,batchSize,step

taylar1357的博客

04-14

5015

epoch表示迭代周期，batchs表示批次数,一个epoch表示模型遍历并处理过所有样本一次; batch表示批次数，批次数 = 样本个数 /batchSize; batchSize表示批次大小，如bathSize=5，代表模型处理完5个样本后，进行一次前向传播和反向传播; step表示模型步数。step = epoch * batchSize。以上内容纯属自我总结，如有不对...

Epoch、Step和BatchSize的区别

码匀的博客

08-13

7557

今天用Tensororad的时候突然想到这个问题，记下来：这里的横轴都知道应该是step。那么举个例子：1000张图片，每次训练10个。 Epoch：这一千张图片全部训练完成一次即为一个Epoch。 Step：1000/10 即为step，表示要更新多少次梯度。 BatchSize：这里的10 即为batchsize。这里是每隔十次就更新一次梯度，也就是将一个batch中的图片一张张送入模型，累加loss求平均，到了第十张图片的时候就开始反向传播。拙见，如有错误，烦请评论区告知。 ...

epoch_num和save_epoch_step是什么

07-19

<think>首先，用户的问题是关于机器学习中的两个概念：epoch_num 和 save_epoch_step。用户问的是它们在机器学习中的作用是什么。回顾系统级指令： - 所有行内数学表达式必须使用 $...$ 格式。 - 独立公式使用 $$...$$ 格式并单独成段。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 结构清晰，逐步解决问题，保证真实可靠。用户提供了引用内容： - 引用[1] 是关于训练函数中的代码，涉及训练循环和优化器。 - 引用[2] 是关于中文分词和序列标注的代码。这些引用似乎是从之前的上下文来的，但用户的问题是关于 epoch_num 和 save_epoch_step 的。我需要参考这些引用，但用户说“上述引用仅供参考”，所以我应该基于一般知识来回答，而不是依赖这些引用。关键点： - epoch_num：通常指的是训练过程中的完整迭代次数，即整个训练数据集被遍历的次数。 - save_epoch_step：可能指的是在训练过程中保存模型的频率，比如每隔几个epoch保存一次模型。在机器学习中： - **Epoch**：一个epoch表示整个训练数据集被模型完整地处理一次。epoch_num 是训练的总epoch数。 - **Save_epoch_step**：这不是一个标准术语，但可能表示保存模型的间隔。例如，save_epoch_step=5 表示每5个epoch保存一次模型。在用户提供的引用[1]中，有代码： ```python def train(...): for epoch in range(num_epochs): ... ``` 这里 num_epochs 就是 epoch_num。在引用[2]中，没有直接提到 save_epoch_step，但可能在其他上下文中存在。用户的问题是：“epoch_num 和 save_epoch_step 在机器学习中的作用是什么” 所以，我需要解释： 1. epoch_num 的作用：控制训练的总迭代次数，影响模型收敛和过拟合。 2. save_epoch_step 的作用：控制模型保存的频率，用于检查点或选择最佳模型。回答结构： - 逐步解释概念。 - 使用中文。 - 在行内数学表达式中使用 $...$，例如，如果提到损失函数，如 $L(\theta)$。 - 生成相关问题。 - 添加引用标识，但用户提供的引用可能不直接相关，所以我需要自然地引用或基于一般知识。可能的引用： - 在解释时，如果提到代码，可以引用提供的代码片段。例如： - 在讨论训练循环时，引用[1]中的代码。最终，生成相关问题。大纲回答： 1. **介绍 epoch_num**： - 定义：一个epoch是模型对整个训练数据集进行一次完整遍历。 - 作用：epoch_num 指定训练的总epoch数，帮助模型学习数据特征。太少可能欠拟合，太多可能过拟合。 - 数学：例如，损失函数 $L(\theta)$ 在每次epoch后减少。 2. **介绍 save_epoch_step**： - 定义：保存模型的间隔epoch数。 - 作用：定期保存模型状态，便于恢复训练、选择最佳模型或避免数据丢失。 - 例如，save_epoch_step=10 表示每10个epoch保存一次模型。 3. **结合引用**： - 在引用[1]中，num_epochs 就是 epoch_num。 - save_epoch_step 可能没有在引用中，但可以一般化。 4. **生成相关问题**： - 例如： 1. 如何选择合理的 epoch_num？ 2. save_epoch_step 的设置对模型性能有何影响？ 3. 在训练过程中，如何监控模型以防止过拟合？确保语言清晰、中文。</think>### Epoch_num 和 Save_epoch_step 在机器学习中的作用在机器学习中，`epoch_num` 和 `save_epoch_step` 是两个与训练过程密切相关的超参数，它们共同控制模型训练的迭代频率和模型状态的保存策略。下面我将逐步解释它们的概念、作用及实际应用，确保回答基于机器学习的基础知识。同时，我会参考您提供的站内引用内容（如训练循环代码）来辅助说明。 #### 1. **Epoch_num 的作用** - **定义和概念**： - `epoch_num`（epoch number）表示训练的总迭代次数。一个 **epoch** 是指模型对整个训练数据集进行一次完整遍历的过程。例如，如果训练数据集有 1000 个样本，那么一个 epoch 会处理所有 1000 个样本。 - 数学上，训练过程可以视为优化损失函数 $L(\theta)$ 的过程，其中 $\theta$ 是模型参数。每个 epoch 都会更新参数，使损失函数逐步最小化：$$\theta_{t+1} = \theta_t - \eta \nabla L(\theta_t)$$ 这里 $\eta$ 是学习率，$t$ 表示当前 epoch。 - **作用**： - **控制训练时长和收敛性**：`epoch_num` 决定了训练何时停止。设置过小可能导致模型欠拟合（无法充分学习数据特征），设置过大则可能引起过拟合（模型在训练数据上表现好，但泛化能力差）。 - **影响模型性能**：在训练循环中，每个 epoch 都会计算损失并更新参数。例如，在您提供的引用[1]中，`num_epochs` 就是 `epoch_num`，它控制外层循环的次数： ```python for epoch in range(num_epochs): # num_epochs 即 epoch_num for X, y in train_iter: # 前向传播、反向传播和优化器更新 optimizer.zero_grad() l = loss(net(X), y) l.backward() optimizer.step() ``` 这段代码中，`num_epochs` 指定了训练的总轮数，直接影响模型的学习深度[^1]。 - **实际应用**：一般通过验证集监控损失（如 RMSE 或交叉熵）来选择合理的 `epoch_num`。例如，当验证损失不再下降时，提前停止训练。 #### 2. **Save_epoch_step 的作用** - **定义和概念**： - `save_epoch_step`（save epoch step）表示保存模型的间隔 epoch 数。它不是一个标准术语，但在实际框架（如 PyTorch 或 TensorFlow）中常见，用于定义模型检查点（checkpoint）的保存频率。 - 例如，如果 `save_epoch_step = 5`，则每 5 个 epoch 保存一次模型状态（包括参数、优化器状态等）。 - **作用**： - **防止数据丢失和恢复训练**：训练过程中可能因硬件故障或中断而终止。`save_epoch_step` 允许定期保存中间状态，便于从最近的检查点恢复训练，避免从头开始。 - **模型选择和调优**：通过保存不同 epoch 的模型，可以事后评估哪个 epoch 的模型在验证集上性能最佳（例如，选择损失最低的模型）。这在引用[1]的上下文中虽未直接出现，但类似逻辑常用于监控 `test_ls`（测试损失）的列表[^1]。 - **资源优化**：大型模型训练时，频繁保存会占用大量存储。`save_epoch_step` 平衡了保存频率和存储开销（例如，设置为 10 表示每 10 个 epoch 保存一次）。 - **实际应用**：在代码中，通常结合回调函数实现。伪代码如下： ```python save_epoch_step = 10 # 每10个epoch保存一次 for epoch in range(epoch_num): # 训练步骤... if (epoch + 1) % save_epoch_step == 0: # 检查是否达到保存点 torch.save(model.state_dict(), f'model_epoch_{epoch}.pth') ``` 如果 `epoch_num=100` 且 `save_epoch_step=10`，将保存 10 个模型文件（epoch 10, 20, ..., 100）。 #### 3. **两者结合的意义** - **协同工作**：`epoch_num` 设定训练终点，`save_epoch_step` 控制中间保存点。例如，在引用[1]的训练函数中，`num_epochs`（即 `epoch_num`）定义了循环次数，而 `save_epoch_step` 可以扩展为监控和保存机制，帮助分析 `train_ls` 和 `test_ls` 的变化趋势[^1]。 - **最佳实践**： - 设置 `epoch_num` 时，从小值开始（如 50），逐步增加，避免过拟合。 - 设置 `save_epoch_step` 时，考虑训练时长：长训练（100+ epoch）可设较大步长（如 10-20），短训练（<50 epoch）可设较小步长（如 5）。 - 监控指标如损失函数 $L(\theta)$ 或准确率，确保模型在收敛时保存。 #### 4. **注意事项** - **过拟合风险**：高 `epoch_num` 可能导致模型过拟合，建议使用早停（early stopping）或正则化（如权重衰减，参考引用[1]中的 `weight_decay`）[^1]。 - **存储管理**：`save_epoch_step` 过小会产生大量文件，需定期清理。 - 在您提供的引用[2]中，虽未直接涉及这些参数，但类似概念应用于序列标注任务，其中 epoch 控制迭代，保存步长用于模型选择[^2]。通过以上解释，您应该能理解 `epoch_num` 和 `save_epoch_step` 在机器学习训练中的核心作用：前者控制学习深度，后者确保训练稳健性和效率。 ### 相关问题 1. 如何确定合适的 epoch_num 以避免过拟合或欠拟合？ 2. save_epoch_step 的设置对模型训练和部署有哪些实际影响？ 3. 在训练过程中，除了保存模型，还有哪些方法可以监控和优化训练性能（如学习率调度）？ 4. 对于大型数据集，epoch_num 和 batch size 之间应如何平衡？