Epoch、Batch、Iteration、Batch Size

最新推荐文章于 2024-08-30 15:15:00 发布
最新推荐文章于 2024-08-30 15:15:00 发布
阅读量896 收藏 3
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习
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/scarecrowwp/article/details/106594526
本文详细解析了深度学习模型的训练过程，包括如何利用90000张图片的训练集，通过设置BatchSize为100进行模型训练，探讨了每个Epoch中模型权重更新的次数，以及不同Epoch下模型在代价函数空间上位置的变化。

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

假设数据集有 90000 张图片作为训练数据，10000 张图片作为测试数据。假设现在选择  Batch Size = 100 对模型进行训练。迭代450000次。

    - 每个 Epoch 要训练的图片数量：90000(训练集上的所有图像)
    - 训练集具有的 Batch 个数： 90000/100=900
    - 每个 Epoch 需要完成的 Batch 个数： 900
    - 每个 Epoch 具有的 Iteration 个数： 900（完成一个Batch训练，相当于参数迭代一次）
    - 每个 Epoch 中发生模型权重更新的次数：900
    - 训练 10 个Epoch后，模型权重更新的次数： 900*10=9000


    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90000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。
    总共完成450000次迭代，相当于完成了 450000/900=500个Epoch
 

详解step、iteration、batch_size、epoch
herosunly的博客
01-18 8万+
今天给大家带来的文章是详解step、batch_size、iteration、epoch，希望能对学习机器学习的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 宏观理解 3. 概念细致理解
超大规模模型训练之图像识别技术——从单张图片到千万级图像处理
AI天才研究院
09-15 3993
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 随着互联网的普及、计算机技术的飞速发展，在线上应用的爆炸式增长使得数据的收集和分析变得越来越容易。不同领域的数据都可以通过计算机进行自动化、高效率地处理、分析和挖掘。如今，云计算和大数据技术已经成为经济大国的标志性产物。基于云计算平台的大型机器学习技术已经成为处理
Epoch、Iteration、Batchsize
u012811785的博客
09-07 442
举例：有10000个样本， batch size为10，也就是说iteration（迭代次数）为1000次，训练完所有的样本需要1epoch。 Batch Size： 批大小，也就是说一次训练样本的数量。 比如有10000个样本，如果GPU性能ok的情况下，Batch Size大点有助于训练速度，能很快训练完所有的样本。如果GPU性能较差，Batch Size太大会引起内存溢出，只能选择小的Batch Size。 增大Batch Size的优点： 1.提高内存利用率 2. 迭代次数减少，减...
一行代码完成模型训练，30倍加速，3毫秒急速识别，超强图像分类算法开源！...
qq_29462849的博客
06-14 577
人脸、车辆、人体属性、卡证、交通标识等经典图像识别能力，在我们当前数字化工作及生活中发挥着极其重要的作用。业内也不乏顶尖公司提供的可直接调用的API、SDK，但这些往往面临着定制化场景泛化效果不好、价格昂贵、黑盒可控性低、技术壁垒难以形成多诸多痛点。而今天小编要给大家推荐的是一个完全开源免费的、覆盖人、车、OCR等9大经典识别场景、在CPU上可3毫秒实现急速识别、一行代码...
图像识别之Yolov5训练自己的模型
江月的博客
01-26 7277
图像识别之Yolov5训练自己的模型 文章目录图像识别之Yolov5训练自己的模型一、前言二、对图像进行标注三、数据集的划分四、配置训练的文件 一、前言 上一篇文章讲解了如何使用Yolov5的原有的模型进行识别，本文将会介绍使用Yolov5来进行自己的数据集的训练。 上一篇文章的链接是： https://blog.youkuaiyun.com/m0_54218263/article/details/122601330?spm=1001.2014.3001.5501 二、对图像进行标注 首先我们需要获取数据，这个大家可以
神经网络训练中的batch，epoch，iteration
杰斯的盐
06-10 2854
定义 batch：使用训练集的部分数据对神经网络进行一次训练和反向传播参数更新。 epoch：使用训练集的所有数据对神经网络完成一次训练。 iteration：使用一个batch的数据对神经网络进行参数更新的过程。 关系 举例 数据集有2000张训练图片，100张测试图片。现在选择 Batch Size=6对模型进行训练。 每个Epoch要训练的图片数量：2000 训练集具有的Batch个...
训练一个ai模型要多久
最新发布
Java癫疯的博客
08-30 1872
训练一个ai模型要多久
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
Batch, Epoch, Iteration, Sample的区别
01-06
批次大小（BatchSize）：5 批次数（Iteration）：40 代数（Epoch）：1000 程序结构 for epoch = 1 : epochNum for iter = 1 : iterNum sess.run... end end 常用方法 批量梯度下降BGD：所有训练样本作为1批 ...
Keras框架中的epoch、bacth、batch size、iteration使用介绍
09-16
在Keras框架中，训练深度学习模型时，四个关键概念是epoch、batch、batch size以及iteration。理解这些术语对于优化模型的训练过程至关重要。 1. **Epoch** - Epoch是训练过程中的一个完整周期，意味着数据集中的...
神经网络中epoch、batch、batchsize
qq_45857607的博客
11-21 6101
epoch、batch、batchsize理解
深度学习：batch_size和学习率 及如何调整
热门推荐
皮皮blog
10-21 4万+
-柚子皮- 学习率衰减 import torch.optim as optim from torch.optim import lr_scheduler # 训练前的初始化 optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001) #学习率衰减 scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, 10, 0.1) # # 每过10个epoch，学习率乘以0.1 # 训练过程中 for n in n_epoch: ...
深度学习概念——Epoch, Batch, Iteration
kundezui的博客
09-17 9803
基本概念
(done) 模型训练中的 epoch, batch 等术语
shimly123456的博客
03-15 369
综上，对于不同的数据集规模要有相应的估计，同时除了Epoch，还有可能是别的影响因素：超参数是我们控制我们模型结构、功能、效率等的 调节旋钮，具体有哪些呢：学习率epoch 迭代次数隐藏层激活函数batch size优化器，如：Adam，SGD……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。不同Epoch的训练，其实用的是同一个训练集的数据。
在深度学习中，epoch和learning rate的通常取值范围？
qlkaicx的博客
01-27 7057
需要注意的是，这些取值范围并不是绝对的，它们只是根据大量实验和论文统计得出的一个大致的、经验性的指导。在实际应用中，最好的做法是根据自己的具体任务和数据集进行多次实验，通过观察模型的训练动态（如损失函数的下降情况、验证集上的性能变化等）来调整这些参数。
ai模型训练思考与疑问？
huaidadaa的博客
04-02 1152
通过将所有图片调整为相同的尺寸，可以确保模型提取的特征在不同图片之间具有一致性，从而提高模型的泛化能力和性能。所以我们只能手工提取具有相同尺寸的图片，进行ai训练。假设我们成功调用了gpu，训练出了第一代模型那又该如何进行模型的部署，模型运行的环境是否有特殊的要求，或者我希望他在NPU上运行呢？例如，公章是红色的，那么我们就可以实现修改图片的灰阶实现只保留红色的部分，加快学习进度呢？总的来说，卷积神经网络在图像处理领域具有很强的特征提取能力和模式识别能力，是目前最常用和有效的图像识别模型之一。
验证计算机视觉中的Attention
qq_41322802的博客
03-29 3515
注意： 使用的Resnet50 作为base没数据局采用的时候 数据集采用花分类数据集 超参数没做任何的调整 只跑了30个epoch 感觉模型还没有问完全达到最优的性能 没有使用任何的预训练权重 只使用Resnet Loss: Acc：最好是在0.79左右 在相同的情况下只加入了SE 方式的注意力 Loss: ACC: 用的1x1卷积是se网络最大的特点，实验效果好，全链接层都是放到最后。对图片语义损失挺大，中间就经过很多层fc效果一般都不咋地，不绝对。 SE的怎么实现感觉区别还是很大
epochs对训练结果的影响
星空点点
09-09 9490
batch size设置方法 darkent中batch和最大迭代次数设置方法 #yolov3.cfg # Training batch=128 subdivisions=16 max_batches = 500200 batch = 128 表示没batch个样本更新一次参数 如果显存不够大，可以将batch进行划分成subdivisions份；网络会进行subdivisions前馈过程后，再进行一次后馈过程参数更新 因此，每次iteration能够处理的图片个数为：batch/subdivisio
epoch batch iteration
09-12
Epoch是指将训练集中的所有样本全部使用一遍的训练过程。在深度学习中，通常将训练集分为多个批次（Batch），将每个批次作为一个小的数据集进行训练，当所有的批次都训练完成后，就完成了一个Epoch的训练。Epoch的数量通常是一个超参数，需要在训练前手动设置。 Batch是指对一个小的数据集进行一次训练的过程。通常将一个Batch中的数据分为若干个小批次（mini-batch），每个小批次都会经过一次前向传播和反向传播的过程，这个过程就是一次迭代（Iteration）。 Iteration是指在深度学习中，对一个小的数据集进行一次前向传播和反向传播的过程。通常一个Epoch包含多个Iteration，而一个Iteration包含一个小批次训练样本的前向传播和反向传播过程。
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