卷积神经网络：batch,epoch概念

最新推荐文章于 2024-10-25 21:36:14 发布
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文章标签： 卷积神经网络 深度学习
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本文详细解析了深度学习中Epoch和Batch的概念，解释了如何通过使用全部数据集进行一次完整的训练来定义一个Epoch，以及如何将数据集划分为多个Batch以更新模型权重。通过具体例子说明，当数据集大小固定，不同的Batch大小如何影响每个Epoch中的Batch数量。

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

Epoch:使用训练集中全部数据对模型进行一次完整训练，称为“一代训练”

（训练时，所有数据都练过一次）

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，这一小部分样本成为“一批数据”

1个batch包含的样本的数目为batch_size，通常设为2的n次幂，常用的包括64,128,256。

 

假设数据集有10000张训练图片，batch_size = 128

每个Epoch要训练的图片数量：10000

训练集的Batch个数：10000/128+1 = 79

每个Eproch需要完成的Batch数：79

Keras深度学习实战（7）——卷积神经网络详解与实现
盼小辉丶的博客
06-02 1万+
传统深度前馈神经网络的局限性之一是它并不满足平移不变性，且容易受图像中对象大小的影响。卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 的提出正是用于解决传统神经网络的这些缺陷。即使对象位于图片中的不同位置或其在图像中具有不同占比，CNN 也能够正确的处理这些图像，因此在对象分类/检测任务中更加有效。本节详细介绍了 CNN 的基本概念与计算流程，同时使用 Keras 构建 CNN 模型识别手写数字。.........
TensorFlow深度学习实战（8）——卷积神经网络
最新发布
盼小辉丶的博客
02-17 2977
卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 是一种非常强大的深度学习模型，广泛应用于图像分析、目标检测、图像生成等任务中。CNN 的核心思想是卷积操作和参数共享，卷积操作通过滑动滤波器(也称为卷积核)在输入数据上进行元素级的乘积和求和运算，从而提取局部特征。通过多个滤波器的组合，CNN 可以学习到不同层次的特征表示，从低级到高级的抽象特征。本节从传统全连接神经网络的缺陷为切入点，介绍了卷积神经网络的优势及其基本组件，并使用 TensorFlow 构建卷积神经网络。
卷积神经网络训练的三个概念Epoch Batch Iteration
Jane的博客
03-08 702
参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_37274615/article/details/81147013 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，称为“一代训练” Batch 使用训练集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，这一小部分样本称为“一批数据”。1个Batch包含的样本的数目，通常设为2的n次幂...
卷积神经网络训练三个概念（epoch，迭代次数，batchsize）
BiBlioManiaa的博客
06-24 6773
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/qq_37274615/article/details/81147013?utm_medium=distribute.pc_relevant_download.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_download.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1.nonecas 作者
"sample","batch"和"epoch"都是啥意思？？
weixin_33859665的博客
02-05 1990
Sample：样本，数据集中的一条数据。例如图片数据集中的一张图片，语音数据中的一段音频。 Batch：中文为批，一个batch由若干条数据构成。batch是进行网络优化的基本单位，网络参数的每一轮优化需要使用一个batch。batch中的样本是被并行处理的。与单个样本相比，一个batch的数据能更好的模拟数据集的分布，batch越大则对输入数据分布模拟的越好，反应在网络训练上，则体现为能让...
神经网络中的epoch、batch、batch_size、iteration的理解
sinat_41942180的博客
04-10 7032
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。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。因此我们需要寻找最好的Batch_Size。再次重申：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。
【卷积神经网络的一些基本概念】
富贵的博客
08-25 1038
卷积神经网络的一些基本概念 超参数 学习率(Learning rate)：运用梯度下降算法进行优化时，在权重的更新规则中，梯度项前会乘以一个系数，这个系数就叫学习速率 α 。如果学习速率太小，则会使收敛太慢，无法找到损失函数最小值。如果学习率太大，则会导致损失函数大幅振荡，迭代过快，梯度下降法可能会略过最优解，甚至可能发散。 Epoch：所有的训练数据输入神经网络中， 完成一次前向计算 + 反向传播的过程就是一个Epoch。通常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
深入理解前馈神经网络：多层感知器和卷积神经网络
REMEMBERED1的博客
06-28 1220
这种设计一系列卷积的方法是基于经验的:从数据的预期大小开始，处理一系列卷积，最终得到适合您的特征向量。虽然这种方法在实践中效果很好，但在给定卷积的超参数和输入张量的情况下，还有另一种计算张量输出大小的方法，即使用从卷积运算本身推导出的数学公式。在本博客中，我们将探索MLP的基本概念，并通过PyTorch实现一个简单的MLP模型，用于将姓氏分类到其原籍国。在本博客中，我们将探索CNN的基本概念，并通过PyTorch实现一个简单的CNN模型，用于将姓氏分类到其原籍国。使用第一种方法，只需使用PyTorch的。
使用PyTorch实现卷积神经网络：快速上手指南
AI天才研究院
03-21 867
使用PyTorch实现卷积神经网络：快速上手指南 1.背景介绍 1.1 什么是卷积神经网络？ 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络，它具有出色的图像/视频识
卷积神经网络(CNN)
一般路过底层打工人的博客
10-25 2031
介绍了卷积神经网络各层的设计、卷积的概念、卷积神经网络反向传播的计算步骤以及使用pytorch实现卷积神经网络的代码。
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分别介绍： batchsize，批尺寸：每次训练多少个样本（平衡内存和效率），影响模型的优化程度和速度。 iteration，迭代：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。 每一次迭代得到的结果都会被作为下一次迭代的初始值。一个迭代=一个正向通过+一个反向通过。 epoch，时期：一个时期=所有训练样本的一个正向传递和一个反向传递。 总结： （...
卷积神经网络训练的三个概念（Epoch，Batch，Iteration）
紫芝的博客
05-09 7621
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
训练神经网络中最基本的三个概念：Epoch, Batch, Iteration
CSer
09-13 629
今天让我们来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2. 换算关系 实际上，梯度下降的几种方式的根本区别就在于上面公式中的 Batch Size不同。*注：上表中 Mini-Batch 的 Batch 个数为 N / B + 1 是针对未整除的情况。整除则是 N / B。3. 示例CIFAR10 数据集有 50000 张训练图片，10000 张测试图片。现在选择 Batch Size = 256 对模型进行训练。每个 Epoch 要训练的图片数量
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
神经网络中Batch和Epoch
qq_44876051的博客
04-22 1431
随机梯度下降法是一种具有大量超参数的学习算法。通常会使初学者感到困惑的两个超参数: Batch大小和Epoch数量,它们都是整数值，看起来做的事情是一样的。在这篇文章中，您将发现随机梯度下降中Batch和Epoch之间的差异。 阅读这篇文章后，你会知道： 随机梯度下降是一种迭代学习算法，它使用训练数据集来更新模型。 批量大小是梯度下降的超参数，在模型的内部参数更新之前控制训练样本的数量。 Epo...
深度学习图像分类实战——pytorch搭建卷积神经网络(AlexNet, LeNet, ResNet50)进行场景图像分类（详细）
m0_53328738的博客
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这个项目名称为“搭建卷积神经网络进行图像分类”，要求针对提供的场景图片数据集进行模型的训练，并对测试集进行场景类别的预测。 这个项目提供了 6700 张场景图像，包括了67种不同的场景。
【深度学习】05-RNN循环神经网络-03- batch/epoch在神经网络中指的是什么
weixin_41645791的博客
09-28 855
在循环神经网络（RNN）以及其他神经网络训练过程中，batch和epoch是两个关键概念，涉及到如何将数据分块并进行多次训练。让我们逐一解释它们在循环神经网络中的含义。定义：batch 是指在神经网络训练过程中，一次性输入到模型中的数据样本数量。由于整个训练数据集可能非常大，模型通常无法一次处理整个数据集，因此将数据分成多个小批次来进行训练。作用：在RNN中，每次前向传播和反向传播都是在一个batch上进行的。每处理完一个batch后，模型会根据这个batch的损失值来更新模型的参数（权重和偏置）。大小：通
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