深度学习中epoch、iteration、batch_size、episode的通俗理解

最新推荐文章于 2025-03-30 14:24:34 发布

Nosimper

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分类专栏：机器学习基础知识文章标签： batch 深度学习

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本文详细阐述了在深度学习训练中，epoch的概念，即完整遍历所有数据一次；batch_size的重要性，用于控制每次模型更新的小批量数据；以及episode在强化学习中的应用，用于评估模型在实际任务中的表现。理解这些概念有助于优化训练过程和模型性能。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

epoch、iteration、batch_size、episode

所有的训练数据都要跑一遍就是一个epoch。假设有10000个样本，这10000个样本都跑完就算一个epoch。实验中一般需要跑很多个epoch，取均值作为最后的结果，一般实验需要训练很多个epoch，取平均值作为最后的结果，从而减少偶然性，避免取到局部极值。

批大小，如果把全部数据放入内存后再加载到显存中，空间显然不够的；如果一个一个数据加载训练并更新模型参数，效率极低。所以考虑一批一批地加载数据，每次送进去的数量就是batch_size，这样可以加快速度。假设把10000个样本，分成500批次送进去，则每次送进20个样本，batch_size=20。

一个epoch的数据=batch_size * iteration 。同样的例子假设把10000个样本，分成500批次送进去，则每次送进20个样本，则iteration=500，每经过一个iteration，参数更新一次。

agent根据状态和策略做出行为，从而获得奖励，到任务结束。往往在agent训练完成后或经过一段时间训练后，进行很多次episode，检验agent执行任务的能力，可以通过评价指标、奖励值进行评估，对模型进行验证，并保存模型。（划分valid集就是典型的例子）

强化学习中用得多，以游戏举例，例如模型训练中途或迭代结束后，玩一轮游戏（例如玩一局飞机大战）看看本局游戏能得多少奖励。无论通关还是失败，都是一个episode。