batch size、iteration、epoch的含义

最新推荐文章于 2025-03-30 14:24:34 发布
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#深度学习 #基础知识

本文详细解释了机器学习中Batchsize、Iteration与Epoch的概念及其相互关系，帮助读者理解这些概念如何影响模型的训练过程。

batch size：批尺寸，在训练中，一般采用SGD训练，即每次训练取batch size个样本训练；
iteration：迭代次数，每次迭代使用batchsize个样本训练一次，并更新一次权值；
epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次；

例如，训练集中有1000个样本，设置batch size=10，那么训练完整个样本集需要100次iteration，1次epoch。通常训练会包含多个epoch

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
神经网络中epoch、batch、batch_size、epoch、iteration理解
qq_36998053的博客
03-01 1万+
1 epoch 当一个完整的数据集通过神经网络一次并且返回一次的过程称为一个epoch。 然而，当一个epoch对于计算机太过庞大时，就需要把它分成多个小块。 2 batch 在不能将数据一次性通过神经网络的适合，就需要将数据集分成几个batch。 3 batch_size 直观的理解 一个batch中的样本总数（一次训练所选取的样本数）。batch_size的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到GPU内存的使用情况，假如你GPU显存不大，该数值最好设置小一点。 提出batch_size
batch、batch_size、epoch、iteration简介
nini_coded的博客
02-04 2万+
batch_size、epoch、iteration是深度学习中常见的几个超参数： （1）batchsize：每批数据量的大小。DL通常用SGD的优化算法进行训练，也就是一次（1 个iteration）一起训练batchsize个样本，计算它们的平均损失函数值，来更新参数。 （2）iteration：1个iteration即迭代一次，也就是用batchsize个样本训练一次。 （3）epoc...
机器学习中Batch Size、Iteration和Epoch的概念
DoubleLin_的博客
08-21 2445
机器学习中Batch Size、Iteration和Epoch的概念 Epoch一个epoch指代所有的数据送入网络中完成一次前向计算及反向传播的过程。由于一个epoch常常太大，计算机无法负荷，我们会将它分成几个较小的batches。那么，为什么我们需要多个epoch呢？我们都知道，在训练时，将所有数据迭代训练一次是不够的，需要反复多次才能拟合收敛。在实际训练时，我们将所有数据分成几个batch，每次送入一部分数据，梯度下降本身就是一个迭代过程，所以单个epoch更新权重是不够的。下图展示了使用不同个数e
神经网络Batch size，Iteration，Epoch的理解
weixin_41089007的博客
10-14 1173
Batch size：一次放入模型训练的样本数，batch_size将影响到模型的优化程度和速度。 为什么要有batch size：batch size的正确选择是为了在内存效率和内存容量之间寻找最佳平衡。 相对于正常数据集，如果Batch_Size过小，训练数据就会非常难收敛，从而导致underfitting。 增大Batch_Size，相对处理速度加快，所需内存容量增加（epoch的次数...
神经网络 专业术语解释（Batch Size， Iteration，Epoch）
Tiger_v的博客
01-10 1261
转自：https://blog.youkuaiyun.com/tracylining/article/details/80781937             https://blog.youkuaiyun.com/qq_34886403/article/details/82558399   1）Batch Size（批尺寸）：一次训练所选取的样本数。     Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度，...
深度学习batchsize，iteration，epoch解释
u012481686的博客
10-09 368
epoch：表示所有的样本全部都运算一遍（时期） iteration/step：表示每运行一个iteration/step，更新一次参数权重，即进行一次学习，每一次更新参数需要batch size个样本进行运算学习，根据运算结果调整更新一次参数 batch size：一次参数更新运算所需的样本数量，深度学习每一次参数更新并不是一个样本学习运算得来的，而是通过对一组数据进行运算后更新一次参数。 ...
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
Keras框架中的epoch、bacth、batch size、iteration使用介绍
09-16
在Keras框架中，训练深度学习模型时，四个关键概念是epoch、batch、batch size以及iteration。理解这些术语对于优化模型的训练过程至关重要。 1. **Epoch** - Epoch是训练过程中的一个完整周期，意味着数据集中的...
【什么是epoch、batch、batchsize、iteration？什么是真实框、预测框和锚框】
qq_29960631的博客
03-07 6827
1、几句话搞懂什么是epoch、batch、batchsize、iteration 2、几句话搞懂目标检测中的边界框、真实框、预测框和锚框
【目标检测】epoch、batch、batch_size理解
01-20
1 epoch 当一个完整的数据集通过神经网络一次并且返回一次的过程称为一个epoch。 然而，当一个epoch对于计算机太过庞大时，就需要把它分成多个小块。 2 batch 在不能将数据一次性通过神经网络的适合，就需要将数据集分成几个batch。 3 batch_size 直观的理解 一个batch中的样本总数（一次训练所选取的样本数）。 batch_size的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到GPU内存的使用情况，假如你GPU显存不大，该数值最好设置小一点。 提出batch_size的原因 在没有使用Batch Size之前，这意味着网络在训练时，是一次把所有的数据（整个数据库
神经网络中Epoch、Iteration、Batchsize相关理解和说明
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batch epoch iteration 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：中文翻译为迭代 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...
batch、batch size与epoch
时间虚掷的孤岛
01-10 1万+
batch: 表示批次。设置过大的批次（batch）大小，可能会对训练时网络的准确性产生负面影响，因为它降低了梯度下降的随机性。 Batch 的选择，首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小，完全可以采用全数据集 （Full Batch Learning）的形式，这样做至少有 2 个好处： 其一，由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。 其二，由于不同权...
卷积神经网络训练三个概念（epoch，迭代次数，batchsize）
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总结下训练神经网络中最最基础的三个概念：Epoch, Batch, Iteration。 1. 名词解释 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的n次幂，常用的包括64,128,256。 网络较小时选用256，较大时选用64。 iteration​：训练时，1个batch训练图像...
神经网络中epoch、batch、batchsize
qq_45857607的博客
11-21 6156
epoch、batch、batchsize理解
【深度学习】神经网络术语：Epoch、Batch Size和迭代
TwcatL
11-23 1317
就是说我们选定一个batch的大小后，将会以batch的大小将数据输入深度学习的网络中，然后计算这个batch的所有样本的平均损失，即代价函数是所有样本的平均。3.适当的增加Batch_Size，梯度下降方向准确度增加，训练震动的幅度减小。增大Batch_Size，所需内存容量增加（epoch的次数需要增加以达到最好结果）。的动作，神经网络中我们希望通过迭代进行多次的训练以到达所需的目标或结果。注：对于大的数据集我们不能使用全批次，因为会得到更差的结果。每一次迭代得到的结果都会被作为下一次迭代的初始值。
batch_size epoch iteration 三者的理解
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05-18 1745
batch_size epoch literation 三者的理解 batch_size:批数据 指的是在整体的样本中选取了一批数据作为训练集。 epoch：时期 意思是将所有整体的样本进行一次训练 lteration：迭代 意思是整体的样本中有多少个batch_size,literation就为多少次 简单的一个说法就是：数据集中有1000样本，选batch_size为100，epoch=1就收将1000样本进行一次...
epoch、batch、batch size、step、iteration深度学习名词含义详细介绍
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群智能算法开发
03-30 3552
Batch Size是指在一次前向传播/反向传播中使用的训练样本数量。迭代次数是指完成一次完整的batch前向传播和反向传播所需的次数，也就是参数更新的次数。一个epoch表示整个训练数据集完整通过神经网络一次。Batch Size：决定每次参数更新使用的样本数，影响内存使用和梯度噪声迭代次数：完成一个epoch需要的参数更新次数，等于总样本数/batch sizeEpoch：完整遍历整个训练集的次数，是训练进度的宏观度量理解这三个概念及其相互关系对于有效训练深度学习模型至关重要。
剖析深度学习中的epoch与batch_size关系、代码
码农研究僧的博客
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。
batch size iteration
02-27
### 批处理大小与迭代次数的关系 在机器学习训练过程中，批处理大小（batch size）和迭代次数（iterations）是两个重要的超参数。... print(f'Batch Size {batch_size}: Iterations per Epoch -> {iterations}') ```
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