深度学习中的epoch、 iteration和batchsize

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#batch #iteration epoch

本文解释了深度学习训练过程中的关键概念：batchsize、iteration与epoch，并通过具体例子说明它们之间的关系。

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（1）batchsize：批大小。在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练；
（2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；
（3）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次；

举个例子，训练集有1000个样本，batchsize=10，那么：
训练完整个样本集需要：
100次iteration，1次epoch。
epoch 和 batch size
weixin_67251822的博客
02-22 890
和是机器学习和深度学习中两个非常重要的概念，尤其是在训练模型时，理解它们有助于你更好地调整训练过程。好的，和是机器学习和深度学习中两个非常重要的概念，尤其是在训练模型时，理解它们有助于你更好地调整训练过程。我们逐一详细讲解。
深度学习中batch、epoch、 iteration和batch size理解
weixin_56405212的博客
04-13 2023
（1）batch：将数据集分成几个 batch，每一个batch数据的数量就是[batch size]，在一个 epoch 中，batch 数和迭代数是相等的。 （2）batch size：批大小。一个 batch 中样本总数。在DL中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batch size个样本训练； （3）iteration：1个iteration等于使用batch size个样本训练一次； （4）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次； 举个例子，训练集有1000个
关于 epoch、 iteration和batchsize
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小咸鱼_的博客
02-23 5万+
深度学习中经常看到epoch、 iteration和batchsize，下面按自己的理解说说这三个的区别： （1）batchsize：批大小。在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练； （2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次； （3）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一
batch和epoch
最新发布
weixin_74152658的博客
05-09 262
大的batch_size容易使模型收敛在局部最优点，而使用mini-batch，甚至单个数据训练时，相当于人为给训练加入了噪声，使模型走出局部最优（鞍点），从而在更大的范围内寻找收敛点。* 示例：训练集有1000个样本，若Batch Size=100，则一个Epoch包含10个Batch（1000/100=10）。* 示例：1000个样本的训练集，Batch Size=100 → 共有10个Batch（每个Batch含100个样本）。* 作用：模型在每个训练步骤（Step）中处理一个Batch的数据。
深度学习中的Epoch，Batchsize，Iterations深刻理解
湾区人工智能
11-25 6722
【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】 ...
Epoch和Batch Size
爱吃冰淇凌的羊驼
03-01 5224
梯度下降 　　这是一个在机器学习中用于寻找最佳结果（曲线的最小值）的迭代优化算法。 　　梯度的含义是斜率或者斜坡的倾斜度。 　　下降的含义是代价函数的下降。 　　算法是迭代的，意思是需要多次使用算法获取结果，以得到最优化结果。在数据很庞大的时候（在机器学习中，几乎任何时候都是），我们才需要使用 epochs，batch size，迭代这些术语，在这种情况下，一次性将数据输入计算机是不可能的...
【调参炼丹】 Batch_size和Epoch_size
Jaykie
03-18 1万+
Batch_Size: 首先，batch_size来源于：小批量梯度下降（Mini-batch gradient descent） 梯度下降法是常用的参数更新方法，而小批量梯度下降是对于传统梯度下降法的优化。 深度学习中优化方法的对比 定义： Batch_size是每次喂给模型的样本数量。 Epoch_size是训练所有样本总的次数（即每个样本被训练的次数相当于iteration）。 ...
最详细最清晰的epoch、batchsize和iteration概念辨析
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、Iteration、Batchsize
m0_62361897的博客
06-03 576
epoch、iteration、batchsize分别是什么？有什么关系？
深度学习中Epoch、Batch以及Batch size的设定
qq_39026874的博客
07-16 1万+
Epoch（时期）： 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，这个过程称为一次>epoch。（也就是说，所有训练样本在神经网络中都 进行了一次正向传播 和一次反向传播 ） 再通俗一点，一个Epoch就是将所有训练样本训练一次的过程。 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。** Batch（批 / 一批样本）： 将整个训练样本分成若干个Batch。 Batch_Size
【深度学习】术语解释 Batch Size, Epoch
flashlight_hi的博客
04-25 1194
Batch Size（批量大小）指的是在一次梯度更新中使用的样本数量。换句话说，它是每次从训练数据集中抽取的子集大小，用于计算一个梯度并更新模型参数。
batch、batch size与epoch
时间虚掷的孤岛
01-10 1万+
batch: 表示批次。设置过大的批次（batch）大小，可能会对训练时网络的准确性产生负面影响，因为它降低了梯度下降的随机性。 Batch 的选择，首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小，完全可以采用全数据集 （Full Batch Learning）的形式，这样做至少有 2 个好处： 其一，由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。 其二，由于不同权...
剖析深度学习中的epoch与batch_size关系、代码
码农研究僧的博客
10-19 1万+
为了区分深度学习中这两者的定义，详细讲解其关系以及代码在 PyTorch 中，“epoch”（周期）和 “batch size”（批大小）是训练神经网络时的两个重要概念它们用于控制训练的迭代和数据处理方式。Epoch 是指整个训练数据集被神经网络完整地遍历一次的次数。在每个 epoch 中，模型会一次又一次地使用数据集中的不同样本进行训练，以更新模型的权重。通常，一个 epoch 包含多个迭代（iterations），每个迭代是一次权重更新的过程。
神经网络中epoch、batch、batchsize
qq_45857607的博客
11-21 6103
epoch、batch、batchsize理解
深度学习中epoch、batch、batch size和iterations详解
满目星辰
04-30 2万+
1.epoch 在训练一个模型时所用到的全部数据； 备注：一般在训练时都要使用多于一个的epoch，因为在神经网络中传递完整的数据集仅仅一次是不够的，只有将完整的数据集在同样的神经网络中传递多次，才会得到比较优秀的训练效果，当然也不行，容易过拟合，所以要根据实验选择自己最合适的。 epochs： epochs被定义为向前和向后传播中所有批次的单次训练迭代。这意味着一个周期是整个数据的单次向前和向后传递。简单说，epochs指的就是训练过程中数据将被“轮”多少次，就这样。 2.batch Kera
关于epoch和batch-size以及iteration
Arthur_Holmes的博客
05-01 773
对于初学者来讲，有几个概念容易混淆： （1）iteration：表示1次迭代（也叫training step），每次迭代更新1次网络结构的参数； （2）batch-size：1次迭代所使用的样本量； （3）epoch：1个epoch表示过了1遍训练集中的所有样本。 值得注意的是，在深度学习领域中，常用带mini-batch的随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Desc...
batchsize和epoch的关系
m0_53297170的博客
02-07 1310
是两个关键的超参数，它们决定了模型如何学习和更新参数。意味着模型在 1 个 Epoch 内需要进行 312 次参数更新。在深度学习训练过程中，
【转载】深度学习的batch_size和epoch
qq_33526880的博客
07-17 621
首先复习下神经网络的概念。 神经网络由一些相互链接的“神经元”组成。每个“神经元”有相应的权重。 神经网络的神奇之处就在于权重是通过训练自动得出的。所谓训练，就是让神经网络在训练数据集上跑一遍，看看损失函数的值怎么样。如果损失函数的值足够小，小到符合我们的需求，那就说明神经网络拟合得很好了，训练大功告成了（实际上并非如此，因为仅仅知道拟合得很好并不够，我们还要知道神经网络是不是拟合得太好了，也就是过拟合。所以还需要用测试数据集来测试是否过拟合。不过这里就姑且就当训练完成了把。）反之，如果损失函数的值不够小，
训练时的Batchsize和Epoch之间的区别是什么？
qq_38343151的博客
04-02 1万+
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。 ·Epoch数是梯度下降的超参数，其控制通过训练数据集的完整传递的数量。 这篇文章分为五个部分： 1.随机梯度下降 2.什么是Sample？ 3.什么是Batch？ 4....
epoch、iteration、batch size、num_workers
03-08
### 深度学习中 epoch、iteration、batch size 和 num_workers 的定义与区别 #### Epoch 定义 Epoch 表示整个训练集中所有样本被用来更新一次参数的过程。换句话说，当所有的训练样例都参与了一轮前向传播和反向传播之后，则完成了一个 epoch[^1]。 #### Iteration (Batch Index) 定义 Iteration 或称为 batch index 是指每一批次（batch）数据用于权重更新的一次过程。在一个 epoch 中会有多个 iteration 发生，具体数量取决于总样本数除以批次大小的结果向上取整后的值。需要注意的是，在某些资料中提到 `batch_idx == iteration`，这意味着两者可以互换使用表示当前正在处理第几个 mini-batch。 #### Batch Size 定义 Batch size 指定每次传递给模型进行预测并据此调整其内部参数所使用的样本数目。较小的 batch size 能够带来更频繁但也更加不稳定的学习步调；较大的 batch size 则有助于加速收敛但可能会导致最终性能不如前者理想。此外，batch size 对于 GPU 显存也有直接影响——过大的 batch size 可能会造成超出显存容量的情况发生[^3]。 #### Num Workers 定义 Num workers 控制着 DataLoader 加载图片或其他类型文件时开启多少个子进程来进行预读取工作。适当增加此数值可以在一定程度上提升 I/O 效率从而加快整体训练进度，不过这也意味着更多的内存资源会被占用。特别是开启了 pin_memory 功能的情况下，每个 worker 需要额外缓存一个完整的 batch 数据，这进一步增加了对 RAM 的需求[^5]。 ```python import torch.utils.data as data_utils train_loader = data_utils.DataLoader( dataset=train_dataset, batch_size=64, # 设置批处理大小 shuffle=True, # 是否打乱顺序 num_workers=4 # 使用四个线程加载数据 ) ``` #### 关系说明 - **Epoch vs Iterations**: 一个 epoch 包含若干 iterations，即在整个训练集上执行一遍 forward-backward pass 所需经历的所有 mini-batches 更新次数。 - **Batch Size Impact on Training Speed & Convergence**: 较大的 batch sizes 提升了单次迭代内的计算效率，然而也可能延长达到特定准确性的所需 epochs 数目，并且存在最佳 batch size 来平衡时间和精度之间的权衡[^4]。 - **Num Workers and Memory Usage**: 更多的工作线程能够改善 IO 性能，但这伴随着更高的内存开销，尤其是在启用了 pin_memory 参数的情形下。因此需要根据实际情况合理配置这些参数以优化训练流程而不至于耗尽系统资源.
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