epoch batch iterations区别

最新推荐文章于 2025-02-05 15:30:55 发布
最新推荐文章于 2025-02-05 15:30:55 发布
阅读量458 收藏
点赞数 2
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习随笔 文章标签： epoch、batch、iterations
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34062683/article/details/84950705
本文详细解释了深度学习中关键的训练概念，包括batch、epoch和iterations的作用与区别，阐述了它们如何影响模型的训练过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

首先，明确一点，deep learning中的最优化算法都是靠迭代得到的最优解（或次优解）。

一般来讲，我们的dataset很大，一次全丢进去训练有困难。因此需要拆分成数个小数据集，这种小数据集叫batch。

所有的batch，也就是整个dataset经过一次（正向传播和反向传播）训练，叫作epoch。也许诸位有疑问，定义epoch干啥，这是因为，有时候，一次epoch的训练是不够的，需要数次epoch周期的训练才能达到效果。

而iterations（迭代次数）就等于数据集拆分的batch数。也就是数据集要经过多少次迭代才能训练完。

可以看出，batch是指数据集的一个子集，是衡量数据集大小的单位。而epoch和iterations是衡量的是训练过程。一个epoch包含数个iterations。

另外需要注意的是，一个batch的数据用来为模型计算一次梯度下降更新。

更具体的，可以参考这篇文章：batch-size-vs-epoch-vs-iteration

Batch, Iteration,Epoch概念理解
爱问西瓜爱大树的博客
11-23 820
深度学习 | 三个概念：Epoch, Batch, Iteration
最详细最清晰的epoch、batchsize和iteration概念辨析
热门推荐
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, Batch, Iteration 区别
weixin_43975035的博客
04-21 1374
不同Epoch的训练，其实用的是同一个训练集的数据。第1个Epoch和第10个Epoch虽然用的都是训练集的60000图片，但是对模型的权重更新值却是完全不同的。因为不同Epoch的模型处于代价函数空间上的不同位置，模型的训练代越靠后，越接近谷底，其代价越小。batch size 指的是数据的个数，batch size = 100 指的是每次扔进神经网络训练的数据是100个。epoch指的是次数，epoch = 100 指的是把整个数据集丢进神经网络训练100次。如有侵权，请联系侵删。
【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 8366
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、Batch、Iteration区别
weixin_41497908的博客
07-04 613
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.（
Epoch、Batch和Iteration有什么区别？
u014723479的博客
05-20 750
不同Epoch的训练，其实用的是同一个训练集的数据。第1个Epoch和第10个Epoch虽然用的都是训练集的60000图片，但是对模型的权重更新值却是完全不同的。因为不同Epoch的模型处于代价函数空间上的不同位置，模型的训练代越靠后，越接近谷底，其代价越小。然而，当一个Epoch的样本（也就是所有的训练样本）数量可能太过庞大（对于计算机而言），就需要把它分成多个小块，也就是就是分成多个Batch 来进行训练。Epoch，使用训练集的全部数据对模型进行一次完整训练，被称之为一代训练。
大模型训练关键参数Epoch、Batch_size和Iterations
渡江客涂鸦板
02-05 2028
在深度学习中，Epoch、Batch_size和Iterations是调节模型训练过程的三个重要参数，它们共同影响着训练的效率和模型的性能。今天，我们就来聊聊这三个常见参数的概念和联系。
Epoch,Iterations and Batch_Size
Lumiran的博客
03-26 328
最近复现论文的时候遇到的。原文说要把Alexnet训练800k个iteration，然而这个iteration具体是啥呢？网上下载下来的代码一般只给你指定一个args.Epoch，那么Iteration和batchsize和epoch数又有什么关系呢？ We illustrate this issue by an example of ImageNet, which consist of 1200...
术语：Epoch、Batch-size、Iterations
zhao_mf的博客
03-26 1007
术语：Epoch、Batch-size、Iterations
深度学习中的Epoch、Batchsize、Iterations
qq_39223444的博客
04-25 794
Batch：训练模型时，如果训练数据较大，无法一次性将所有数据送入计算，那么我们会将数据分为几个部分，即Batch，进行训练，从而使每个批次的数据量是可以负载的。将这些batch的数据逐一计算训练，更新神经网络的权值，使得网络收敛。 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。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。随着epoch数量的增加，神经网络中权重更新迭代的次数增多，曲线从最..
Epoch、Batch Size、Iteration三者概念与区别
我是一只小嵩鼠
09-28 2845
神经网络训练中的三个易混淆概念
深度学习中的Epoch，Batchsize，Iterations深刻理解
湾区人工智能
11-25 6748
【嵌牛导读】Epoch，Batchsize，Iterations，这三个都是深度学习训练模型时经常遇到的概念。你一定有过这样的时刻，面对这几个词傻傻分不清楚，这三个概念究竟是什么，它们又有什么区别？ 【嵌牛鼻子】深度学习，梯度下降，Epoch，Batchsize，Iterations 【嵌牛提问】深度学习中的Epoch，Batchsize，Iterations，都是什么意思 【嵌牛正文】 ...
iteration、batch和epoch的概念及区别
Jackie_Zhao_的博客
08-05 1692
一个epoch中，数据被分为多个batch，1个iteration等于使用batch size个样本训练一次。iteration:迭代次数，指的是模型在训练过程中参数更新的次数。epoch:训练轮数，指的是模型在整个数据集上训练的次数。个 batch，每个 batch 包含 50 个样本。个 epoch，那么模型会在整个数据集上训练 10 次。batch:批次，指的是一次迭代中使用的数据量。个样本的数据集，每个batch的大小为。共进行10*20 =
epoch - iteration - batch
程永强
01-10 661
epoch - iteration - batch 1. darknet https://github.com/AlexeyAB/darknet mAP will be calculated for each 4 Epochs using valid=valid.txt file that is specified in obj.data file. 1 Epoch = images_in_train_txt / batch iterations # Training batch=64 epoch [ˈi
深度学习之Epoch、Iteration、Batchsize详解
huanxiajioabu的博客
06-06 998
同时，代价函数也在减小，或者说代价在减小，有时候也称为损失函数或者损失，两者是一样的。因此，为了解决这个问题，我们需要把数据分成小块，一块一块的传递给计算机，在每一步的末端更新神经网络的权重，拟合给定的数据。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的结果）这里我们发现上面两个矛盾的问题，因为当epoch增加以后同样也会导致耗时增加从而速度下降。下降的含义是代价函数的下降。迭代是重复反馈的动作，神经网络中我们希望通过迭代进行多次的训练以达到所需的目标或结果。
Batch、Epoch和Iteration
博客
04-02 922
在深度学习中，Batch、Epoch和Iteration是非常重要的概念，它们是训练模型时的三个基本单位。
卷积神经网络训练的三个概念（Epoch，Batch，Iteration）
紫芝的博客
05-09 7716
总结下训练神经网络中最最基础的三个概念：Epoch（训练多少轮）, Batch（每次输入网络样本的个数）, Iteration（迭代次数）。 1.名词解释 名词 定义 Epoch 使用训练集的全部数据，对模型进行一次完整训练，称之为“一代训练” Batch 使用训练集中的一小部分样本，对模型权重进行一次反向传播的参数更新，这一小部分样本被称为“一批数据” Iteration 使用一个Batch数据，对模型进行一次参数更新的过程，称之为“一次训练” epoch：训练时，所有训练
关于iteration、epoch的区别
Libertym_m的博客
05-25 1333
回到问题，max_iters指的是模型训练的总迭代次数，不直接关联到epoch的数量，因为这还取决于每次迭代所用的batch size以及数据集的总样本数。例如，如果你的批次大小（batch size）是32，且你有1000个样本，那么完成一个epoch需要大约32次迭代（实际上是32次迭代后还剩一部分数据不足一个批次，但为了简化理解，通常这样近似计算）。总结来说，迭代次数关注的是模型处理数据的细粒度次数，而epoch强调的是对整个数据集遍历的完整度。
epoch和iteration的区别
fengmengdan的专栏
01-05 6159
one epoch:　指所有training samples的一次forward pass和一次backward pass.batch size: 指一次forward/backward pass中training samples的数量．batch size越大，所需的内存空间越多．iterations: number of passes, each pass using [batch size]
epoch和batch有没有影响
最新发布
08-07
- [^1]: 解释了Epoch, Batchsize, Iterations的定义和区别。 - [^2]: 详细解释了batch_size, batch, epoch的关系，包括对训练的影响如梯度估计、计算效率、泛化能力等。 - [^3]: 提供了一些问题示例，涉及Batch个数...
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