epoch和iteration的区别

最新推荐文章于 2025-07-02 20:17:38 发布
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分类专栏： Caffe 深度学习
本文解释了机器学习训练过程中的核心概念：一个epoch是指所有训练样本完成一次前向传播与反向传播；batch size则是一次前向/反向传播中所使用的训练样本数量。文章还讨论了不同batch size对内存需求的影响及如何计算每个epoch所需的迭代次数。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

one epoch:　指所有training samples的一次forward pass和一次backward pass.

batch size: 指一次forward/backward pass中training samples的数量．batch size越大，所需的内存空间越多．

iterations: number of passes, each pass using [batch size] number of examples.

one pass = one forward pass + one backward pass
例：对于1000个训练样本，batch size是500,那么每个epoch需要迭代两次．

算法知识点-Epoch、Iteration区别
water的博客
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对BatchSize完成一次训练，包括一次前向和一次反向。对所有数据完成一次训练。每次训练的样本数量；
深度学习入门：epoch 和 iteration 【配合“动手学深度学习”补充使用】
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“先少后多 + 实时监控 + 自动早停”三位一体，才是落地项目里最靠谱的 Epoch 策略！
Batch, Epoch, Iteration, Sample的区别
01-06
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 随机梯度下降SGD：一个样本...
Epoch、Iteration、Batchsize
m0_62361897的博客
06-03 599
epoch、iteration、batchsize分别是什么？有什么关系？
最详细最清晰的epoch、batchsize和iteration概念辨析
CV在读
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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
epoch和Iteration
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11-20 149
做机器学习时遇到epoch和iteration，一开始有点迷惑。不是一个意思吗？ epoch可以翻译成“回合”。一个epoch内，做一次train+一次test iteration意思是迭代，因为要解的目标函数没有close-form解，所以要迭代求解，比如用梯度下降法，逐次迭代更新参数。在一次train内做多次iteration ...
关于iteration、epoch的区别
Libertym_m的博客
05-25 1341
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。
深度学习--epoch和iteration的区别
wangying19911991的专栏
06-23 7014
深度习经看epoch、 iteration batchsize面按自理解说说三区别： （1）batchsize：批深度习般采用SGD训练即每训练训练集取batchsize本训练； （2）iteration：1iteration等于使用batchsize本训练； （3）epoch：1epoch等于使用训练集全部本训练； 举例训练集1000本batchsize=10： 训练完整本集需要：
iteration 与 epoch
gzdrn的博客
03-16 2189
神经网络的神奇之处就在于权重是通过训练自动得出的。所谓训练，就是让神经网络在训练数据集上跑一遍，看看损失函数的值怎么样。如果损失函数的值足够小，小到符合我们的需求，那就说明神经网络拟合得很好了，训练大功告成了（实际上并非如此，因为仅仅知道拟合得很好并不够，我们还要知道神经网络是不是拟合得太好了，也就是过拟合。所以还需要用测试数据集来测试是否过拟合。不过这里就姑且就当训练完成了把。）反之，如果损失函...
深度学习中的Epoch，Batchsize，Iterations深刻理解
湾区人工智能
11-25 6749
【嵌牛导读】Epoch，Batchsize，Iterations，这三个都是深度学习训练模型时经常遇到的概念。你一定有过这样的时刻，面对这几个词傻傻分不清楚，这三个概念究竟是什么，它们又有什么区别？ 【嵌牛鼻子】深度学习，梯度下降，Epoch，Batchsize，Iterations 【嵌牛提问】深度学习中的Epoch，Batchsize，Iterations，都是什么意思 【嵌牛正文】 ...
【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 8379
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。
Caffe:深度学习中 epoch，[batch size], iterations的区别
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07-04 2万+
在大部分深度学习架构中都抛不开三个概念epoch，[batch size], iterations；接下来就对这三个概念逐一解释一下 one epoch：所有的训练样本完成一次Forword运算以及一次BP运算 batch size：一次Forword运算以及BP运算中所需要的训练样本数目，其实深度学习每一次参数的更新所需要损失函数并不是由一个{data：label}获得的
epoch（当前 epoch 数量）和iters（当前迭代数）
weixin_45594172的博客
03-03 3445
当每个批次的数据都被模型处理过一次后，一个 epoch 结束，此时迭代次数会重新从 1 开始计数，直到完成指定的 epoch 数量。例如，如果您设置了训练的总 epoch 数量为 10，则在训练开始时，该值为 1，当模型完成了对整个数据集的一次完整训练后，即 epoch 1 结束，该值增加为 2，以此类推，直到训练完成所有指定的 epoch 数量。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。
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