辨析Iteration、epoch及batchsize之间的关系

最新推荐文章于 2025-06-30 10:07:27 发布
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#深度学习

本文详细解析了迭代（Iteration）和epoch的概念，它们分别是每次参数更新和完整数据集遍历的标志。了解这两个术语有助于掌握深度学习训练的基本步骤。

区别

Iteration: 是指跑完一个batch，更新了一次参数叫做一次Iteration

epoch: 是指跑完一整个Dataset里的所有batch之后，累计更新了len(datasets)/batchsize次参数之后叫做一个epoch.

总Iteration的计算公式如下：

total Iterations = \frac{len(datasets)}{batchsize} \times epochs

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
Epoch、Iteration、Batchsize以及训练集、验证集、测试集之间的关系
m0_56247038的博客
05-19 3376
batch-size=16，一个Epoch中有293个Iteration，一个Iteration对应16张图片，293×16=4688。batch-size=8，一个Epoch中有585个Iteration，一个Iteration对应8张图片，585×8=4680。******不晓得怎么设置 drop_last = True，舍弃最后一批数据，有知道的小伙伴可以交流一下。数据集共有5199张，按9 ：1划分为训练集和验证集，其中训练集4679张，验证集520张；......
深度学习中：epoch、batch size和iterations之间的关系
chen772209的博客
06-25 1万+
机器学习中：epoch、batchsize和iterations之间的关系 在深度学习中，epoch、batchsize和iterations是在训练模型时，一定用到的一些概念。那么分别是什么意思呢？ 首先，为什么会用到以上概念，是因为“梯度下降”，也就是寻求曲线的一个最小值。其次，梯度下降是迭代的，它是一个需要多次计算的结果来求得最优解。 ...
BatchSize、Iteration、Epoch关系
weixin_42410915的博客
02-28 556
batch_size：每次训练在训练集中提取的样本个数。 iteration：1次iteration用batch_size个样本训练一次。（一个iteration = 一个正向通过+一个反向通过） epoch：一个epoch是将训练集中所有的样本训练一次。（一个epoch = 所有训练样本的一次正向传播 + 所有训练样本的一次反向传播） 举个栗子：trainset=1000，batch_size=4，epoch=10, 训练完一次整个trainset需要：iteration = trainset /
batchsize和epoch的关系
m0_53297170的博客
02-07 1652
是两个关键的超参数，它们决定了模型如何学习和更新参数。意味着模型在 1 个 Epoch 内需要进行 312 次参数更新。在深度学习训练过程中，
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
概念辨析: step, iteration, epoch, batchsize
miles_ye的博客
04-07 2913
引言 step, iteration, epoch, batchsize, learning rate都是针对模型训练而言的，是模型训练中设置的超参数。 样本 step, 也称为iteration 通常被译为迭代，每次迭代会更新模型的参数 epoch 通常被译为轮数，是指训练数据集中的所有样本（数据）输入模型被“轮”（即训练）的次数。 为什么需要多个epoch？ 模型训练需要将训练集数据在模型中训...
batchsize、iteration、epoch之间的关系
辛宣的博客
05-04 372
有的时候总是会弄错batchsize、iteration、epoch之间的关系，现在终于明白了。 1、batchsize是批次大小，假如取batchsize=24，则表示每次训练时在训练集中取24个训练样本进行训练。 2、iteration是迭代次数，1个iteration就等于一次使用24(batchsize大小)个样本进行训练。 3、epoch，1个epoch就等于一次使用训练集中全部样本训...
Batch、Epoch和Iteration
jindaxiaoooo的博客
08-18 648
https://www.jianshu.com/p/22c50ded4cf7 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。 1、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>epoch。（也就是
epoch（周期）和iterations（迭代），数据集长度，batchsize之间的关联关系
weixin_45594172的博客
02-29 1241
iterations的数量通常是由epoch数量和batch size来确定的。例如，如果一个epoch有1000个训练样本，batch size是10，那么一个epoch就会有1000/10=100个iterations。例如，如果训练数据集有1000个样本，每次训练时从中随机选择一个batch进行训练，那么当模型训练完成了1000次batch，也就是一个epoch。通常情况下，数据集长度与一个epoch中的迭代次数相关联，但不是严格相等的，因为在每个epoch末尾，可能会有一些样本未被使用。
epoch ,steps_per_epoch and batchsize解读
chengchaowei的博客
05-16 1万+
batchsize：中文翻译为批大小（批尺寸）。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；iteration：中文翻译为迭代，1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；一个迭代 = 一个正向通过+一个反向通过epoch：迭代次数，1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次；一个epoch = 所有训练样本的一个正向传递和一个反...
在深度学习中，batch、epoch 和 iteration 的关系
最新发布
qq_50857609的博客
06-30 1026
用一个实际例子和简单代码来清晰解释 batch、epoch 和 iteration 的关系：------------------------------------------------------------------------------------你有一个数据集：1000 张猫狗图片你设置 batch_size = 100（每次处理 100 张图片）你计划训练 5 个 epoch总样本数：1000 张图片Batch size：100（每次处理的图片数）Iterations per epoch =
关于iteration、epoch的区别
Libertym_m的博客
05-25 1430
回到问题，max_iters指的是模型训练的总迭代次数，不直接关联到epoch的数量，因为这还取决于每次迭代所用的batch size以及数据集的总样本数。例如，如果你的批次大小（batch size）是32，且你有1000个样本，那么完成一个epoch需要大约32次迭代（实际上是32次迭代后还剩一部分数据不足一个批次，但为了简化理解，通常这样近似计算）。总结来说，迭代次数关注的是模型处理数据的细粒度次数，而epoch强调的是对整个数据集遍历的完整度。
Batch、Epoch、Iteration的联系与区别
Arcpii的博客
04-24 389
转自知乎 一 名词解释 二 换算关系 NumOfBatches=TrainSetSizeBatchSizeNum Of Batches = \frac{TrainSetSize}{BatchSize}NumOfBatches=BatchSizeTrainSetSize​
深度学习笔记_基本概念_神经网络中的epoch、batch_size和iteration
惊鸿一博
09-16 777
目录 一、epoch、batch_size和iteration名词解释，关系描述 二、问题思考 三、总结 一、epoch、batch_size和iteration名词解释，关系描述 epoch：所有的样本空间跑完一遍就是一个epoch； batch_size：指的是批量大小，也就是一次训练的样本数量。我们训练的时候一般不会一次性将样本全部输入模型，而是分批次的进行训练，每一批里的样本数量就是batch_size； iteration：1个iteration就是一个batch_size训练结束。
终于明白了batch_size，iteration，epoch之间的关系
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Frederick_Bala的博客
01-24 1万+
参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/program_developer/article/details/78597738 （1）iteration：表示1次迭代，每次迭代更新1次网络结构的参数，1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次； （2）batch_size：批大小，即1次迭代所使用的样本量。在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取ba...
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*...
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