epoch,batch,iterator含义

最新推荐文章于 2024-06-26 20:37:05 发布
转载 最新推荐文章于 2024-06-26 20:37:05 发布 · 317 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zkp_987/article/details/80010617  
文章标签：

#caffe参数解析

本文详细解释了机器学习中Batch、Iterator与Epoch的概念。Batchsize指每次训练使用的样本数，Iterator是使用一个Batch进行训练的次数，而完成一次整个训练集的遍历则称为一个Epoch。通过实例说明，加深对这些概念的理解。

batchsize:批大小，比如SGD中的BP一次就是用的一批的数据

iterator:迭代次数，1个iterator相当于用一个batch训练一次

epoch:训练集中全部的数据被用过一次，叫一个epoch

举个例子，在不考虑每个batch之间发生样本交叉的情况下，假设有1000个样本，batchsize是10，那么用过全部的样本训练模型，需要1个epoch，100次iterator
---------------------  
作者：GZKPeng  
来源：优快云  
原文：https://blog.youkuaiyun.com/zkp_987/article/details/80010617  
版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！

深度学习入门：epoch 和 iteration 【配合“动手学深度学习”补充使用】
yingmohuanzhou的博客
04-16 707
深度学习入门：epoch 和 iteration 【配合“动手学深度学习”补充使用】
深度学习之Epoch、Batch、Iteration的概念理解
xp_fangfei的博客
08-19 529
深度学习之Epoch、Batch、Iteration的概念理解
深度学习 | 三个概念：Epoch, Batch, Iteration
ZYYRWish_97的博客
04-16 2931
转自：https://www.jianshu.com/p/22c50ded4cf7 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： 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&gt...
Batch、Epoch和Iteration
jindaxiaoooo的博客
08-18 662
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
神经网络训练中Epoch、batch_size、iterator的关系
xrinosvip的博客
09-12 8081
为了理解这些术语的不同，需要先了解些机器学习术语，如：梯度下降 梯度下降 这是一个在机器学习中用于寻找最佳结果（曲线的最小值）的迭代优化算法。 梯度的含义是斜率或者斜坡的倾斜度。 下降的含义是代价函数的下降。 算法是迭代的，意思是需要多次使用算法获取结果，以得到最优化结果。梯度下降的迭代性质能使欠拟合的图示演化以获得对数据的最佳拟合。 梯度下降中有一个称为学习率的参量。如上图左所示...
fairseq | 创建batch iterator部分逻辑源码阅读
月夜长影
03-05 1145
使用的fairseq version：1.0 根据dataset创建batch iterator的代码位于：tasks/fairseq_task.py:FairseqTask.get_batch_iterator, 代码逻辑和添加的代码注释如下 def get_batch_iterator( self, dataset, max_tokens=None, max_sentences=None, max_positions
训练Epoch, Batch, Iteration
橙子Blue不加冰
07-14 1349
4.关于训练Epoch, Batch, Iteration。 名词 定义 Epoch 使用训练集的全部数据进行一次完整的训练，简称“一代训练” Batch_size 使用数据集中指定小部分样本进行一次反向传播参更新，这小部分样本称为“一批数据” Iteration 使用一个Batch中的数据进行一次参数更新的过程，简称“一次训练” epoch：训练时，所有训练数据集都训练过一次。 batch_size：在训练集中选择一组样本用来更新权值。1个batch包含的样本的数目，通常设为2
如何理解神经网络中的Epoch, Batch, iteration三个参数
weixin_39835296的博客
05-07 1044
在学习SSD算法时，对于迭代训练的部分不是很理解，主要原因是对epoch,batch,iteration三个参数所代表的的意义不清楚，只看代码的话和SSD网络图并不能搞明白，后来查了一下几个参数的定义，豁然开朗，下面是对这段代码的详细解析： # 开始迭代训练 for iteration in range(args.start_iter, cfg['max_iter']): # 如果启用了visdom，迭代次数不为0（iteration=0时已经对loss了，不需要再重置），且所
def evaluate(model, iterator, criterion): model.eval() epoch_loss = 0 with torch.no_grad(): for batch in iterator: predictions = model(batch.text).squeeze(1) loss = criterion(predictions, batch.label.float()) epoch_loss += loss.item() return epoch_loss / len(iterator)
最新发布
11-10
for batch in iterator: src = batch.src trg = batch.trg output = model(src, trg[:,:-1]) output_dim = output.shape[-1] output = output.contiguous().view(-1, output_dim) trg = trg[:,1:].contiguous...
tensorflow（3）Epoch Iterator BatchSize
SL1109
08-07 594
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； iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次； epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次； 如：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次epoch。 ...
Epoch、Batch、Iteration区别
weixin_41497908的博客
07-04 664
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.（
什么是Batch，什么是Epoch？在训练模型的时候经常看到的参数，自己的见解。
热门推荐
weixin_43526268的博客
04-20 2万+
LSTM遇到的epoch和batch batch_size参数 个人理解
【深度学习】神经网络中 Batch 和 Epoch 之间的区别是什么？我们该如何理解？
wzk4869的博客
08-29 8129
【深度学习】神经网络中 Batch 和 Epoch 之间的区别是什么？我们该如何理解？
训练时的Batchsize和Epoch之间的区别是什么？
qq_38343151的博客
04-02 1万+
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，在模型的内部参数更新之前控制训练样本的数量。 ·Epoch数是梯度下降的超参数，其控制通过训练数据集的完整传递的数量。 这篇文章分为五个部分： 1.随机梯度下降 2.什么是Sample？ 3.什么是Batch？ 4....
【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 8690
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。
epoch和batch的区别
knighthood2001
06-26 1259
Epoch是训练过程中的一个单位，指的是所有训练数据被送入模型并进行了一次前向传播和一次反向传播的过程。Batch是在一个 epoch 中，为了提高计算效率和减少内存消耗而将数据分成的小块，每个块中包含的样本数量即为 batch size。示例理解如果你的训练数据集有 1000 个样本，你设定的 batch size 是 50，那么在一个 epoch 中会有 1000/50=20 个 batch。在训练过程中，会连续地用每个 batch 中的数据计算梯度并更新模型参数，直到完成一个 epoch。
NLP中常用的utils
qq_35653657的博客
07-26 361
这是我在自己做实验中总结的一些工具方法,对于我这种菜鸟来说,经常不记得这些方法,可以拿出来使用使用.后续会持续更新.
评论
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