caffe学习笔记之——迭代次数的选取

最新推荐文章于 2025-06-07 10:24:33 发布
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#迭代 #数据 #caffe

本文探讨了在机器学习中如何确定合适的训练周期(epoch)数量，通过一个具体例子说明了如何根据数据集大小和批量大小(batch size)计算所需的迭代次数。

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一般100个epoch就够了，比如你的数据是1000，然后batchsize是128，所以100个epoch需要的迭代次数是 1000*100/128 = 781.25,所以大概迭代800次就够了

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（1）把数据集全部放到模型上训练一次，就叫1个epoch，所以一个数据集总共有多少张图片，1个epoch就有多少张图片 你将数据集总共往模型上训练3次，那就总共有3个epoch （2）batchsize就是你每次从数据集里面拿多少张图片出来 （3）iteration就是迭代次数 训练集7000个样本，epoch=10，batchsize=128 7000/128=55（每个epoch的literation=55）,也就是7000个样本分55次，每次128个样本读入 这样的过程进行10次（epoc
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