深度学习的epoch和iteration

最新推荐文章于 2025-09-07 14:41:50 发布
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本文解释了机器学习中epoch和iteration的概念。一次epoch是指使用整个训练数据集完成一次前向传播和反向传播并更新参数的过程；一次iteration则是指使用一个批次(batchsize)的数据完成一次前向传播和反向传播并更新参数的过程。

参考：https://www.zhihu.com/question/43673341

一次epoch=所有训练数据forward+backward后更新参数的过程。
一次iteration=[batch size]个训练数据forward+backward后更新参数过程。

深度学习中的batch、epoch、iteration的含义
南淮北安的博客
10-22 3039
深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。 第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。 这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为Batch gradient descent，批梯度下降。 第二种，每看一个数据就算一下损失函数，然后求梯度更新参数，这个称为随机梯度下降，stoch...
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
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
04-16 691
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】绘制模型训练曲线（epoch-accuracy），寻找最佳epoch值
AI_dataloads的博客
10-11 3万+
在卷积神经网络（CNN）训练中，"epoch"（周期）是一个重要的概念，表示模型训练过程中数据集的完整遍历次数。通过多次"epoch"，模型逐渐适应训练数据，提高性能，并通过验证性能监测模型的泛化能力。在深度学习中，正确设置"epoch"的数量是一个重要的超参数，需要根据具体问题和数据集来调整。
深度学习中的epoch 是什么
最新发布
bingshiwuyu的专栏
09-07 591
在机器学习/深度学习中，是指模型对进行的过程。
理解深度学习训练中的 Epoch
qq_45670407的博客
03-11 2805
在深度学习中，我们不会一次性将整个数据集输入到神经网络，而是将数据分成多个。在每个 Epoch 之后，模型会更新参数，使其更好地拟合数据。，并使用这些数据更新模型参数的过程。在深度学习的训练过程中，，逐个输入进行训练。
深度学习中的Epoch
微赚淘客开发者博客
12-29 3659
在深度学习中，Epoch（中文译为“时代”或“纪元”）是指模型训练过程中所有训练样本都被正向和反向传播过一次的次数。简而言之，一个Epoch表示整个训练数据集被模型使用一次。Epoch是深度学习模型迭代训练的基本单位，影响着模型学习的效果和收敛速度。在深度学习中，Epoch是调整模型性能和训练效果的关键参数之一。通过对Epoch的合理选择，我们能够更好地训练出具有优秀泛化能力的深度学习模型。
深度学习中的epoch（ChatGPT-3.5）
CSA0716
09-25 936
在深度学习中，"epoch"（时代）是一个重要的概念，通常用来描述训练神经网络的迭代次数。一些深度学习框架允许你指定批次的大小，这是另一个需要调整的超参数。更多的epoch可以让模型有更多的机会学习训练数据，但如果设置得太大，可能会导致过拟合，即模型在训练数据上表现很好，但在未见过的数据上表现不佳。总之，epoch是深度学习训练过程中的一个重要概念，它代表了整个训练数据集被用于模型更新的一轮。选择适当的epoch数量是深度学习实验中需要仔细调整的一个关键超参数，需要根据具体问题和数据集的特性进行选择。
深度学习之Epoch、Batch、Iteration的概念理解
xp_fangfei的博客
08-19 514
深度学习之Epoch、Batch、Iteration的概念理解
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
Epoch、Iteration、Batchsize
m0_62361897的博客
06-03 700
epoch、iteration、batchsize分别是什么？有什么关系？
深度学习： Epoch 是什么？
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yuuzhao的博客
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文章目录神经网络的训练梯度下降法Epochbatchsizeiterations 神经网络的训练 梯度下降法 学习率： 步长更大= 学习率更高 误差函数不断减小。 如果训练数据过多， 无法一次性将所有数据送入计算。 现将数据分成几个部分： batch 分多个 batch , 逐一送入计算训练 Epoch 一个epoch , 表示： 所有的数据送入网络中， 完成了一次前向计算 + 反向传播的过程。 由于一个epoch 常常太大， 分成 几个小的 baches . 将所有数据迭代训练一次是不够的， 需要
剖析深度学习中的epoch与batch_size关系、代码
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10-19 1万+
为了区分深度学习中这两者的定义，详细讲解其关系以及代码在 PyTorch 中，“epoch”（周期）和 “batch size”（批大小）是训练神经网络时的两个重要概念它们用于控制训练的迭代和数据处理方式。Epoch 是指整个训练数据集被神经网络完整地遍历一次的次数。在每个 epoch 中，模型会一次又一次地使用数据集中的不同样本进行训练，以更新模型的权重。通常，一个 epoch 包含多个迭代（iterations），每个迭代是一次权重更新的过程。
深度学习中Batch、Epoch、Iteration的理解
Hatake Kakashi's blog
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Batch 每一次训练就是一次Batch，Batch Size的大小表示一个Batch样本容量的大小。 对于Batch Size的选择有多种策略： Batch Size越大，由于可以利用并行化的优势，处理速度就会越快，可以充分利用内存资源；但是同时Batch Size越大，对于内存资源的要求就越高（epoch的次数需要增加以达到最好的结果）。 图片参考自：博客 Iteration 意为“迭代”，1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次。 迭代是重复反馈的动作，神经网络中我们希望通过迭
深度学习中 batch epoch
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12-20 461
训练样本个数：10000 batch_size=100 当完成一次batch_size前向与后向传播叫做一次迭代 当iter=100的时候，遍历全部训练集，此时叫做一个epoch 参考 [1] [csdn](https://blog.youkuaiyun.com/qq_18668137/article/details/80883350) ...
【深度学习&机器学习】Epoch 在深度学习实战中的合理设置指南
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07-02 4655
“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！
深度学习中Epoch是什么？
w13940062279的博客
07-10 2017
tate-of-the-art的意思
深度学习中的epochs，batch，iterations，Mini-batch
算法探索之路
07-07 2445
1个epoch等于使用全部训练数据训练一次，也可以说1个epoch是整个输入数据的单次向前和向后传递。epoch的值就是同样的一个全部训练数据集被重复用几次来训练，亦即应当完整遍历训练数据集多少次。把全部训练数据分为若干个批(batch），按批来更新参数(拿到一批样本点的error之后才去update参数)。既不是像Batch gradient descent(批梯度下降)那样,遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。也不是像stochastic gradient descent
深度学习中的一些概念------epochs，batch，iterations，Mini-batch gradient descent, 前向传播，反向传播
king52113141314的博客
05-20 6540
1，epochs，batch，iterations 1，epochs 1个epoch等于使用全部训练数据训练一次，也可以说1个epoch是整个输入数据的单次向前和向后传递。 epoch的值就是同样的一个全部训练数据集被重复用几次来训练，亦即应当完整遍历训练数据集多少次。 2，batch 把全部训练数据分为若干个批(batch），按批来更新参数。既不是像Batch gradient descent(批梯度下降)那样,遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。也不是像stoc
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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