Keras框架中的epoch、bacth、batch size、iteration

最新推荐文章于 2025-10-29 10:01:23 发布

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1、epoch

Keras官方文档中给出的解释是：“简单说，epochs指的就是训练过程接中数据将被“轮”多少次”

（1）释义：

训练过程中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，这个过程称为一个epoch，网络会在每个epoch结束时报告关于模型学习进度的调试信息。

（2）为什么要训练多个epoch，即数据要被“轮”多次

在神经网络中传递完整的数据集一次是不够的，对于有限的数据集（是在批梯度下降情况下），使用一个迭代过程，更新权重一次或者说使用一个epoch是不够的，需要将完整的数据集在同样的神经网络中传递多次，随着epoch次数增加，神经网络中的权重的更新次数也增加，模型从欠拟合变得过拟合。

2、batch

（1）keras官方文档

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Keras-ImageDataGenerator的flow()中的batch_size参数，Model.fit()中的batch_size和steps_per_epoch参数的关系

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选择最佳 epoch 数以在 Keras 中训练神经网络

jianqimingtian的博客

11-03

1139

当用于训练神经网络模型的 epoch 数超过必要时，训练模型会在很大程度上学习特定于样本数据的模式。训练数据的一部分专门用于模型的验证，以在每个训练 epoch 之后检查模型的性能。监控训练集和验证集的损失和准确性，以查看 epoch 编号，之后模型开始过拟合。在训练机器学习模型时，将数据分为训练部分和验证部分被认为是一种很好的做法，这有助于我们在训练过程进行时逐个周期可视化模型的性能。Sklearn – 此模块包含多个库，这些库具有预先实现的功能，用于执行从数据预处理到模型开发和评估的任务。

keras指定batchsize

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7133

具体的测试可以将keras中的第6.4程序 1、Sequential情况下如果想要指定批次的大小，需要在第一层的输入形状中使用batch_input_shape 而不能使用input_shape，因为input_shape不能指定批次的大小，批次只能为None input_shape和batch_input_shape。 input_shape 不包含批量大小， batch_input_shap...

Keras框架下Batch_Size在LSTM训练与预测中的使用

ZYYRWish_97的博客

06-04

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batch_input_shape=(BATCH_SIZE, TIME_STEPS, INPUT_SIZE) cost, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=BATCH_SIZE, verbose=False) 在keras框架中，搭建时候设置了batch_size后（即在训练过程中，保持着batch_size），那么我在预测的时候也必须将test设置成batch_size的大小，否则程序会报错。 ...

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在keras框架中有几个必须设置的超参数。如果接触keras不久，有一些明显的参数可能比较好理解，但是time_steps, features，batch_size如果深思，会发现它们组合起来就超越了理论的深度，需要自己试验理解。假定reshape后的样本数据如下 X=array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8...

Keras 自定义优化器，实现小内存大Batch更新梯度

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1、“软batch”、梯度累计我是用mask rcnn做分割，模型比较庞大，1080显卡最多也就能跑batch size=2，但又想起到batch size=64的效果，那可以怎么办呢？一种可以考虑的方案是，每次算batch size=2，然后把梯度缓存起来，32个batch后才更新参数。也就是说，每个小batch都算梯度，但每32个batch才更新一次参数。我的需求是，SGD+Momen...

keras里的epoch和batch

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keras2.4.3实现每个epoch实时显示训练和验证的精度和损失

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1 首先看官方api fit_generator( generator, steps_per_epoch=None, epochs=1, verbose=1, callbacks=None, validation_data=None, validation_steps=None, validation_freq=1, class_weight=None, max_queue_size=10, workers=1, use_multiprocessing=False, shuf

epoch和batch size最好改成多少啊

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在有30个样本的情况下，设置较大的batch size如64是不合理的，因为样本总数小于batch size，会导致在每个epoch中无法完整形成一个batch，影响模型训练效果。一般建议选择较小的batch size，如4、8、16等，这样能保证模型在训练过程中看到更多数据的变化，有助于提高模型的泛化能力，避免陷入局部最优解。较小的batch size可以使模型在每个epoch中进行多次权重更新，每次更新的权重有所不同，有助于避免局部最优解，提高训练稳定性[^2]。对于epoch的设置，由于样本数量较少，多次重复遍历数据可能会使模型更快地出现过拟合现象。因此，epoch不宜设置过大。可以先从较小的epoch开始，如5 - 10，然后根据训练过程中loss的下降情况和验证集的指标表现来调整。如果loss还能继续下降，验证集指标也在提升，说明模型还未充分学习，可以适当增加epoch；如果loss不再下降，甚至验证集指标开始下降，说明模型可能已经过拟合，需要停止训练。以下是一个简单的示例代码，展示如何设置batch size和epoch： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense # 假设有30个样本，每个样本有10个特征 x_train = tf.random.normal((30, 10)) y_train = tf.random.uniform((30, 1), minval=0, maxval=2, dtype=tf.int32) # 构建一个简单的模型 model = Sequential([ Dense(16, activation='relu', input_shape=(10,)), Dense(1, activation='sigmoid') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 设置batch size和epoch batch_size = 8 epochs = 5 # 训练模型 model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs) ```