机器学习epoch,batch,batchSize,step

最新推荐文章于 2025-07-02 20:17:38 发布
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本文详细解析了机器学习训练过程中的关键概念：epoch、batch、batchSize和step。解释了这些概念如何影响模型的训练效率和效果，以及它们之间的相互关系。

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epoch表示迭代周期，batchs表示批次数,一个epoch表示模型遍历并处理过所有样本一次;

batch表示批次数，批次数 =  样本个数 /batchSize ;

batchSize表示批次大小，如bathSize=5，代表模型处理完5个样本后，进行一次前向传播和反向传播;

step表示模型步数。step = epoch * batchSize。

 

以上内容纯属自我总结，如有不对之处，恳请批评指正！

 

详解step、iteration、batch_size、epoch
herosunly的博客
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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
【深度学习】术语解释 Batch Size, Epoch
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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。
【机器学习】Epoch（训练轮数）和Step（迭代次数）
fzy2003的博客
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Epoch（训练轮数）和 Step（迭代次数）是深度学习中训练模型的两个关键概念。Epoch 指模型在训练过程中遍历整个训练数据集一次，即对所有样本完成一次前向传播和反向传播。在一个 Epoch 中，模型会看到每个训练样本一次。Step（迭代）是模型使用一个批次（Batch）数据进行一次参数更新的过程，每处理一个 Batch，就是一个 Step。
机器学习模型中step与epoch，batch_size之间的关系
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本文主要谈谈自己对step，epoch，batch_size这几个常见参数的理解。
【深度学习&机器学习】Epoch 在深度学习实战中的合理设置指南
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“先少后多 + 实时监控 + 自动早停”三位一体，才是落地项目里最靠谱的 Epoch 策略！
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转载自：https://www.jianshu.com/p/78646919ed20 1. 名词解释 Step: 训练模型的步数 Batch Size（批尺寸）： 计算梯度所需的样本数量，太小会导致效率低下，无法收敛。太大会导致内存撑不住，Batch Size增大到一定程度后，其下降方向变化很小了，所以Batch Size是一个很重要的参数。 为什么需要有 Batch_Size : ba...
step，epoch，batch_size关系
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了解 Epoch/Batch/Step 之间的关系
最详细最清晰的epoch、batchsize和iteration概念辨析
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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 和 batch size
weixin_67251822的博客
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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。
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关于深度学习中的batch、epoch、step理解
Yo0130的博客
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则训练完一次50000张图片就是1个epoch，一般模型需要多轮训练，例如即将epoch设置为200，则完成训练需要将50000张图片遍历200轮。该网络每隔36次就更新一次梯度，也就是将一个batch_size中的图片一张张送入模型，累加loss求平均，到了第十张图片的时候就开始反向传播。若batch_size为36，则网络一次训练36张图片，训练完成后，得到Loss，并更新模型权重。那么，完成一个epoch的训练需要50000/36=1388.8888，则step为1389。
TensorFlow框架中batch、batch_size、iteration、step和epoch间的关系与意义
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1、定义与关系 batch（批）：batch源自小批量随机梯度下降算法（mini-batch SGD）中，每次更新迭代模型参数时仅使用全部训练集样本中的一小部分，这部分被使用的样本数据叫做一个batch batch_size（批大小）：小批量随机梯度下降法（mini-batch SGD）中，每次更新模型参数所使用的样本数量，即一个batch中所包含的样本数量。 iteration（迭代）：模型训练中，更新模型参数的次数；iteration = batch number * epoch number step
怎么推算max_step和epoch之间关系，例如多少step一个epoch
大模型天花板
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（轮次）之间的关系取决于您的训练流程和超参数设置。通常情况下，一个step通常表示对一个batch的训练，而epoch则表示一次完整的数据集训练。是您希望运行的轮次数量。这个公式假设每个step处理一个batch数据，其中，总训练样本数是您的训练数据集中的样本总数，表示遍历整个数据集的次数。
深度学习中epoch、batch_size、steps的含义
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12-06 1810
epoch：这1000张图片全部训练完成一次即为一个epoch； batch_size：每次训练10张图片，即 batch_size = 10； steps：steps = 1000/10（整除则结果为steps，未能整除则结果 + 1为steps），表示更新多少次梯度。 注：这里每隔10张图片就更新一次梯度，也就是将一个batch中的图片一张张送入模型，累加loss求平均，同时进行参数更新（Iteration）。
深度学习step、iteration、epoch、batch、batch_size等专业名字的解释（持续更新中.ing）
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文章目录说明1. batch和batch_size2. step、iteration、epoch 说明 全部基于自己的实践理解，如有不对之处，欢迎在评论区指出。 1. batch和batch_size 还是以例子进行解释吧，假设我们有2000个数据样本，设batch_size = 100,则 batch = 2000/100 = 20. 注： batch_size 一般取32，64，128等2的N次方，batch的计算也是向上取整。 2. step、iteration、epoch step和iteratio
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steps_per_epoch 和 batch_size 是机器学习训练中的两个重要参数。 - `batch_size` 是指每次训练时所使用的样本数量。训练过程中，数据通常会被分割成多个小批次进行处理，每个批次包含的样本数量就是 batch_size。较大的 batch_size 可以提高训练速度，但可能会导致内存不足的问题。较小的 batch_size 可以更好地利用 GPU 的并行计算能力，并且可能会使模型更加稳定，但训练速度会变慢。 - `steps_per_epoch` 是指每个训练周期（epoch）中的训练步数。一个 epoch 表示模型对整个训练数据集进行一次完整的训练。由于训练数据集可能非常大，在每个 epoch 中无法一次性使用所有数据进行训练，因此需要将数据分成多个批次。`steps_per_epoch` 的值通常是根据训练数据集大小和 `batch_size` 来确定的。例如，如果训练数据集有1000个样本，`batch_size` 为10，则 `steps_per_epoch` 应该设置为100，以确保每个 epoch 中使用完整的1000个样本进行训练。 希望能解答您的问题！如果还有其他问题，请随时提问。
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