机器学习中Batch Size、Iteration和Epoch的概念

最新推荐文章于 2024-06-03 23:46:31 发布
转载 最新推荐文章于 2024-06-03 23:46:31 发布 · 209 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DoubleLin_/article/details/108142704

本文详细分析了一篇优快云博客，涵盖了前端开发、后端开发、移动开发等多个领域的技术要点。作者深入解析了HTML、CSS、JavaScript等核心技术，并探讨了数据库管理和云计算的相关话题，同时提及了自动化测试和项目管理的重要性。
详解step、iteration、batch_size、epoch
herosunly的博客
01-18 8万+
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
深度学习中epoch、batch、batch size和iterations详解
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
机器学习概念：超参数/batch/epoch/iteration
weixin_44421594的博客
03-27 1720
超参数：机器学习中指开始学习过程之前设置值的参数，其他参数的值通过训练得出。 百度百科 定义关于模型的更高层次的概念，如复杂性或学习能力。 不能直接从标准模型培训过程中的数据中学习，需要预先定义。 可以通过设置不同的值，训练不同的模型和选择更好的测试值来决定。 如：学习率、深层神经网络隐藏层数等。 Batch：每次送入网络中训练的一部分数据。 一个批量，可以把数据分成一个batch，也...
机器学习的epoch、iteration和batchsize什么意思
点赞的都能无bug通过！
12-14 4543
深度学习中经常看到epoch、iteration和batchsize，下面按照自己的理解说说这三个区别： （1）batchsize：批大小。在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练； （2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次； （3）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个样本，batchsize=10，那么： 训练完整个样本集需要： 100次iteration，1
机器翻译模型Transformer代码详细解析
热门推荐
mijiaoxiaosan的博客
07-10 6万+
谷歌一个月前发了一篇论文Attention is all you need,文中提出了一种新的架构叫做Transformer，用以来实现机器翻译。论文发出不久，就有人用tensorflow实现了Transformer模型,本文对其代码进行细致的分析。
batch、batch_size、iteration/step和epoch总结
lfs666666的博客
03-04 7467
初入机器学习，容易被batch、batch_size、iteration/steps和epoch等陌生的词汇搞晕 1、epoch:表示把所有的训练集输入到模型完整地训练一遍 2、batch:模型训练时，往往不是一次性把所有的训练集输入到模型中，而是把训练集分成较小的批，即分成一个个的batch 3、batch_size:batch的大小 4、iteration/step：一个iteration/s...
神经网络中batch_size的作用(翻译)
微电子学与固体电子学-俞驰
01-19 3575
one epoch = one forward pass and one backward pass of all the training examples batch size = the number of training examples in one forward/backward pass. The higher the batch size, the more memory sp...
最详细最清晰的epoch、batchsize和iteration概念辨析
CV在读
03-19 1万+
参考博文和图片来源 ： Epoch vs Batch Size vs Iterations梯度下降算法是一种用于机器学习的迭代优化算法，用于寻找最佳结果(损失函数曲线的最小值)。该算法是迭代的（iterative），意味着我们需要多次进行多次计算才能得到最优的结果。梯度下降法有一个参数叫做学习率（learning rate）。如上图（左所示），一开始成本/损失函数（cost function）上的point下降的较快，说明学习率较大，步长大，随着该point的下降变慢，学习率逐渐减小，步长变慢。当数据太大的
深度学习中Batch、Iteration、Epoch的概念与区别
Eagle的博客
10-24 4338
在神经网络训练中，一般采用小批量梯度下降的方式。 Batch Epoch Iteration 就是其中的重要的概念。我们要理解懂得它们都是什么以及它们之间的区别。 1、Batch 每次迭代时使用的一批样本就叫做一个Batch，样本的数量称为Batch Size。Batch大小是一个超参数，用于定义在更新内部模型参数之前要处理的样本数。深度学习每一次参数的更新的Loss Function并不是由一个样本得到的，而是由一个Batch的数据加权得到。 2、 Iteration 使用Batch Size个样本训练一
【原创】机器学习中的batch，iteration，step与epoch
youzhizhe2014的博客
12-11 2872
【名词解释】机器学习中的batch，iteration，step与epoch batch，iteration，step与epoch为机器学习SGD算法中常见的几个超参，具体含义如下： batch：每次随机选取若干训练样本封装为一个batch送入神经网络，batch的大小即每次送入神经网络的训练样本数量称为batch size； iteration/step：每次迭代训练一个batch，...
训练数据量中关于batch_size，iteration和epoch的概念
Albert的博客
04-18 3459
目录batch_sizeiterationepoch实例 batch_size 机器学习使用训练数据进行学习，针对训练数据计算损失函数的值，找出使该值尽可能小的参数。但当训练数据量非常大，这种情况下以全部数据为对象计算损失函数是不现实的。因此，我们从全部数据中选出一部分，作为全部数据的“近似”。神经网络的学习也是从训练数据中选出一批数据（称为mini-batch，小批量），然后对每个mini-b...
Epoch、Iteration、Batchsize
m0_62361897的博客
06-03 730
epoch、iteration、batchsize分别是什么？有什么关系？
GeneratedClass1163.java
01-06
GeneratedClass1163.java
Neovim Lua使用指南
01-06
源码来自：https://pan.quark.cn/s/7a757c0c80ca 《在Neovim中运用Lua的详尽教程》在当代文本编辑器领域，Neovim凭借其卓越的性能、可扩展性以及高度可定制的特点，赢得了程序开发者的广泛青睐。 其中，Lua语言的融入更是为Neovim注入了强大的活力。 本指南将深入剖析如何在Neovim中高效地运用Lua进行配置和插件开发，助你充分发挥这一先进功能的潜力。 一、Lua为何成为Neovim的优选方案经典的Vim脚本语言（Vimscript）虽然功能完备，但其语法结构与现代化编程语言相比显得较为复杂。 与此形成对比的是，Lua是一种精简、轻量且性能卓越的脚本语言，具备易于掌握、易于集成的特点。 因此，Neovim选择Lua作为其核心扩展语言，使得配置和插件开发过程变得更加直观和便捷。 二、安装与设置在Neovim中启用Lua支持通常十分简便，因为Lua是Neovim的固有组件。 然而，为了获得最佳体验，我们建议升级至Neovim的最新版本。 可以通过`vim-plug`或`dein.vim`等包管理工具来安装和管理Lua插件。 三、Lua基础在着手编写Neovim的Lua配置之前，需要对Lua语言的基础语法有所掌握。 Lua支持变量、函数、控制流、表（类似于数组和键值对映射）等核心概念。 它的语法设计简洁明了，便于理解和应用。 例如，定义一个变量并赋值：```lualocal myVariable = "Hello, Neovim!"```四、Lua在Neovim中的实际应用1. 配置文件：Neovim的初始化文件`.vimrc`能够完全采用Lua语言编写，只需在文件首部声明`set runtimepath^=~/.config/nvim ini...
基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究
最新发布
01-06
基于STM32 F4的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究内容概要：本文围绕基于STM32 F4的永磁同步电机（PMSM）无位置传感器控制策略展开研究，重点探讨在不使用机械式位置传感器的情况下，如何通过算法实现对电机转子位置和速度的精确估算与控制。文中结合STM32 F4高性能微控制器平台，采用如滑模观测器（SMO）、扩展卡尔曼滤波（EKF）或高频注入法等先进观测技术，实现对电机反电动势或磁链的实时估算，进而完成磁场定向控制（FOC）。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、仿真验证（可能使用Simulink）以及在嵌入式平台上的代码实现与实验测试，旨在提高电机驱动系统的可靠性、降低成本并增强环境适应性。; 适合人群：具备一定电机控制理论基础和嵌入式开发经验的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师；熟悉C语言和MATLAB/Simulink工具者更佳。; 使用场景及目标：①为永磁同步电机驱动系统在高端制造、新能源汽车、家用电器等领域提供无位置传感器解决方案的设计参考；②指导开发者在STM32平台上实现高性能FOC控制算法，掌握位置观测器的设计与调试方法；③推动电机控制技术向低成本、高可靠方向发展。; 其他说明：该研究强调理论与实践结合，不仅包含算法仿真，还涉及实际硬件平台的部署与测试，建议读者在学习过程中配合使用STM32开发板和PMSM电机进行实操验证，以深入理解控制策略的动态响应与鲁棒性问题。
机械制造模具与冲压工具专业英语术语解析：标准化组件及工艺流程双语对照教学指导
01-06
内容概要：本文档是一份关于模具专业英语的学习资料，系统地介绍了冲压模具和注塑模具相关的术语及其英文表达。内容涵盖标准组件、模具结构部件、冲压工艺流程、排样设计以及注塑成型相关术语，并通过图表对照中英文词汇，帮助读者掌握模具行业常用技术语言。此外，文档还包含标点重要性的趣味片段和励志谚语，增强学习的趣味性和实用性。; 适合人群：从事模具设计、制造及相关工程技术领域的从业人员，或学习机械、材料成型等专业的学生；具备基本机械知识并对专业英语有提升需求的人群。; 使用场景及目标：①用于模具图纸阅读与国际项目沟通时的专业术语参考；②辅助工程技术人员提高英文技术文档的理解与写作能力；③作为企业内部培训或课堂教学材料，提升专业英语水平； 阅读建议：建议结合实际模具结构和生产流程对照学习，重点记忆高频术语，同时可配合实物或三维模型加深理解，提升术语应用能力。
企业级协同管理平台-下载即用.zip
01-06
先看效果： https://pan.quark.cn/s/21391ce66e01 企业级办公自动化系统，一般被称为OA（Office Automation）系统，是企业数字化进程中的关键构成部分，旨在增强组织内部的工作效能与协同水平。 本资源提供的企业级办公自动化系统包含了详尽的C#源代码，涉及多个技术领域，对于软件开发者而言是一份极具价值的参考资料。 接下来将具体介绍OA系统的核心特性、关键技术以及在实践操作中可能涉及的技术要点。 1. **系统构造** - **三层构造**：大型OA系统普遍采用典型的三层构造，包含表现层、业务逻辑层和数据访问层。 这种构造能够有效分离用户交互界面、业务处理过程和数据存储功能，从而提升系统的可维护性与可扩展性。 2. **C#编程语言** - **C#核心**：作为开发语言，C#具备丰富的类库和语法功能，支持面向对象编程，适用于开发复杂的企业级应用。 - **.NET Framework**：C#在.NET Framework环境中运行，该框架提供了大量的类库与服务，例如ASP.NET用于Web开发，Windows Forms用于桌面应用。 3. **控件应用** - **WinForms**或**WPF**：在客户端，可能会使用WinForms或WPF来设计用户界面，这两者提供了丰富的控件和可视化设计工具。 - **ASP.NET Web Forms/MVC**：对于Web应用，可能会使用ASP.NET的Web Forms或MVC模式来构建交互式页面。 4. **数据库操作** - **SQL Server**：大型OA系统通常采用关系型数据库管理系统，如SQL Server，用于存储和处理大量数据。 - **ORM框架**：如Ent...
屏幕注释工具-DrawPen(包含macos windows 系统安装包及源代码)
01-06
DrawPen是一款屏幕注释工具，可以在屏幕上进行实时绘图和标注，适合用于教学、演示和会议等场合。 可以通过简单的快捷键快速切换不同的绘图工具，如笔、形状、文本、高亮、激光和橡皮擦等。还提供了颜色和线条粗细的切换功能，可以根据需要自定义绘图的外观。
epoch、iteration、batch size
01-10
### 深度学习中 Epoch、Iteration 和 Batch Size 的概念及区别 #### 定义与关系 - **Batch Size** 是指一次训练所选取的样本数量。通常情况下，这个数值设置为2的幂次方形式，例如32、64或128等[^2]。 - **Epoch*...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值