深度学习中的词汇epoch、iteration、batch size的理解

最新推荐文章于 2025-04-25 16:22:31 发布
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文章标签： 深度学习基础
本文详细解释了深度学习训练过程中的关键概念，包括iteration（迭代）、batch_size（批次大小）和epoch（周期）。通过这些概念的理解，可以帮助读者更好地掌握如何使用随机梯度下降算法（SGD）进行模型训练。

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

  • （1）iteration：表示1次迭代，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。

需要补充的是，在深度学习领域中，常用随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent, SGD）训练深层结构，它有一个好处就是并不需要遍历全部的样本，当数据量非常大时十分有效。此时，可根据实际问题来定义epoch。

例如定义10000次迭代为1个epoch，若每次迭代的batch_size设为256，那么1个epoch相当于过了2560000个训练样本。


（转自博客：https://blog.youkuaiyun.com/yeler082/article/details/78563475）



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