深度学习中的batch、epoch、iteration的含义

最新推荐文章于 2025-01-03 17:07:58 发布
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#batch #epoch #iteration

本文转自一篇通俗易懂的技术博文，详细解析了技术领域的关键概念与实用技巧，适合各水平读者阅读。
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深度学习：了解 Epoch 的含义及其在训练中的作用
PlHtml的博客
09-23 4829
当所有的小批次都完成后，一个 Epoch 完成。例如，如果数据集包含1000个样本，每个批次的大小为100，则一个 Epoch 需要进行10次小批次的训练。相反，如果选择的 Epoch 数量太大，模型可能会在训练数据上过度拟合，无法很好地泛化到新的数据。相反，如果选择的 Epoch 数量太大，模型可能会过度拟合训练数据，无法泛化到新的数据。训练误差指的是模型在训练数据上的误差，而验证误差是模型在独立的验证数据集上的误差。训练误差指的是模型在训练数据上的误差，而验证误差是模型在独立的验证数据集上的误差。
深度学习的batch
xioayanran123的博客
11-19 1535
其中，小批量梯度下降结合了批量梯度下降和随机梯度下降的优点，既能够降低内存占用，又能够加速计算和提高训练稳定性。因此，在神经网络的训练中，通常采用小批量梯度下降方法，并选择合适的BatchSize来实现更好的训练效果。Batch，字面意思是“批量”，在深度学习中指的是在一次迭代（Iteration）中用于训练模型的一组样本。这能够显著提高模型的训练速度。在深度学习中，Batch是一个至关重要的概念，它关乎模型训练的效率与性能。BatchSize，即每个Batch中的样本数量，是一个重要的超参数。
【深度学习基础】Epoch, Batch, Iteration这三个概念的区别与联系
非晚非晚的博客
12-07 8686
batchsize最大是样本总数N，此时就是Full batch learning；最小是1，即每次只训练一个样本，这就是在线学习（Online Learning）。当我们分批学习时，每次使用过全部训练数据完成一次Forword运算以及一次BP运算，即成为完成了一次epoch。
Batch、Epoch和Iteration
博客
04-02 966
在深度学习中，Batch、Epoch和Iteration是非常重要的概念，它们是训练模型时的三个基本单位。
一文搞懂Batch，Iteration，Epoch的区别与联系
qq_42216010的博客
08-13 1010
Batch：每次迭代时使用的一批样本就叫做一个batch，样本的数量就叫做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。 Iteration：使用batch size个样本训练一次的过程叫做一个iteration。 Epoch：...
卷积神经网络训练的三个概念（Epoch，Batch，Iteration）
紫芝的博客
05-09 8020
总结下训练神经网络中最最基础的三个概念：Epoch（训练多少轮）, Batch（每次输入网络样本的个数）, Iteration（迭代次数）。 1.名词解释 名词 定义 Epoch 使用训练集的全部数据，对模型进行一次完整训练，称之为“一代训练” Batch 使用训练集中的一小部分样本，对模型权重进行一次反向传播的参数更新，这一小部分样本被称为“一批数据” Iteration 使用一个Batch数据，对模型进行一次参数更新的过程，称之为“一次训练” epoch：训练时，所有训练
深度学习之Epoch、Batch、Iteration的概念理解
xp_fangfei的博客
08-19 527
深度学习之Epoch、Batch、Iteration的概念理解
【深度学习入门】Batch/Iteration/Epoch区别
最新发布
qq_69927734的博客
01-03 462
在一次 Iteration 中，模型会根据 Batch 中的数据计算预测结果，然后通过损失函数计算预测结果与实际标签之间的差异（损失），并更新模型的参数。迭代次数通常与 Batch 大小有关，完成一个 Epoch 需要的 Iteration 数目等于训练样本总数除以 Batch 大小。Batch 大小（Batch Size）是一个重要的超参数，它会影响模型训练的稳定性和速度。结束后，通常会在验证集上评估模型的性能，以监控模型是否过拟合以及是否需要调整训练策略。例如，如果一个训练集有。
深度学习中batch、epoch、 iteration和batch size理解
weixin_56405212的博客
04-13 2129
（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
深度学习中的epoch，batch和iteration
InsectsAwaken_的博客
11-24 548
名词 定义 epoch 使用训练集的全部数据进行一次完整的训练，称为“一代训练” batch 使用训练集中的一小部分样本对模型权重进行一次反向传播的参数更新，这一部分样本被称为“一批数据” iteration 使用一个batch的数据对模型进行一次参数更新的过程，称为“一次训练” epoch：所有的训练样本都在神经网络中进行了一次正向传播和一次反向传播。 然而，当一个epoch的样本数量可能过于庞大，就需要把它分成多个小块，也就是分成多个batch来进行训练。 batch(...
iteration 、epoch、batch_size详解
ytusdc的博客
12-30 826
一个epoch表示“大层面上的一次迭代”，也就是指，（假定是训练阶段）处理完所有训练图片，叫一个epoch。但是每次训练图片可能特别多，内存/显存塞不下，那么每个epoch内，将图片分成一小堆一小堆的，每一小堆图片数量相等，每一小堆就是一个batch（批次）。因而，一个epoch内，就要处理多个batch。batch_size表示的是，每个batch内有多少张图片。 而一个epoch，一共需要分成...
Epoch、Batch、Iteration区别
weixin_41497908的博客
07-04 662
然后根据损失函数的值计算参数的梯度，并使用梯度下降算法等优化算法来更新参数。中包含多个样本，模型会对这些样本进行前向传播和反向传播，计算出参数的梯度并进行更新。的大小决定了每次迭代更新参数的样本数量，也对模型收敛速度和效果有一定影响。中通常会进行多次迭代更新参数，直到达到一定的迭代次数或者满足停止条件为止。中，模型会对整个数据集进行一次前向传播和反向传播，更新所有的参数。是常用的概念，它们分别表示模型训练的三个层次。指的是把整个数据集丢进神经网络训练10次.（指的是每次扔进神经网络训练的数据是10个.（
batch、epoch、iteration的区别
duanyuchen的博客
10-17 892
参考博客1 参考博客2：为什么要用多于一个epoch？ （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；Iteration是batch需要完成一个epoch的次数。 iteration = 数据集大小 / batch_size （3）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次，通俗的讲epoch的值就是整个数据集被轮几次。 比
神经网络中的epoch、batch、batch_size、iteration的理解
sinat_41942180的博客
04-10 7577
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。
Batch, Iteration,Epoch概念理解
爱问西瓜爱大树的博客
11-23 868
深度学习 | 三个概念：Epoch, Batch, Iteration
深度学习中的batch、epoch、iteration
年少的勇气已经用完，剩下的就是三思而后行
06-08 1516
（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，通俗的讲epoch的值就是整个数据集被轮几次。实际上，梯度下降的几种方式的根本区别就在于上面公式中的 不同。CIFAR10 数据集有 50000 张训练图片，10000 张测试图片。现在选择 Batch Size = 256 对模型进
神经网络中Batch和Epoch之间的区别
Mr.horse的博客
11-19 4102
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...
深度学习 | 三个概念：Epoch, Batch, Iteration
cxu123321的博客
10-13 1293
深度学习 | 三个概念：Epoch, Batch, Iteration 0与1的邂逅 写在前面： 在训练神经网络的时候，我们难免会看到Batch、Epoch和Iteration这几个概念。曾对这几个概念感到模糊，看了网上的一些文章后，在这里做几个小小的总结。 ????如有错误之处，还望指出。 名词解释： 【 图片来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29409502】 Epoch（时期）： 当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次&
深度学习中的Iteration和epoch的区别
06-10
在深度学习中，Iteration和epoch是两个不同的概念，它们之间存在一定的区别。 Iteration通常是指训练过程中的一个迭代周期，也称为batch。在每个Iteration中，模型会读取一批训练数据，进行前向计算和反向传播，...
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