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RSS订阅原创 【深度学习入门】Batch/Iteration/Epoch区别
在一次 Iteration 中，模型会根据 Batch 中的数据计算预测结果，然后通过损失函数计算预测结果与实际标签之间的差异（损失），并更新模型的参数。迭代次数通常与 Batch 大小有关，完成一个 Epoch 需要的 Iteration 数目等于训练样本总数除以 Batch 大小。Batch 大小（Batch Size）是一个重要的超参数，它会影响模型训练的稳定性和速度。结束后，通常会在验证集上评估模型的性能，以监控模型是否过拟合以及是否需要调整训练策略。例如，如果一个训练集有。
2025-01-03 17:07:58
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原创 深度学习笔记
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2024-07-03 16:36:45
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空空如也
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