深度学习batchsize，iteration，epoch解释

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本文详细解释了深度学习训练过程中的关键概念，包括epoch、iteration/step和batchsize的含义及作用，帮助读者理解模型训练的基本流程。

epoch：表示所有的样本全部都运算一遍（时期）

iteration/step：表示每运行一个iteration/step，更新一次参数权重，即进行一次学习，每一次更新参数需要batch size个样本进行运算学习，根据运算结果调整更新一次参数

batch size：一次参数更新运算所需的样本数量，深度学习每一次参数更新并不是一个样本学习运算得来的，而是通过对一组数据进行运算后更新一次参数。

batch size的原因可以参考知乎的回答：https://www.zhihu.com/question/32673260

因此假设有50000个样本，batch size 为500，则iteration=50000/500=100

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
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
batch、batch_size、epoch、iteration简介
nini_coded的博客
02-04 2万+
batch_size、epoch、iteration是深度学习中常见的几个超参数： （1）batchsize：每批数据量的大小。DL通常用SGD的优化算法进行训练，也就是一次（1 个iteration）一起训练batchsize个样本，计算它们的平均损失函数值，来更新参数。 （2）iteration：1个iteration即迭代一次，也就是用batchsize个样本训练一次。 （3）epoc...
神经网络 专业术语解释（Batch Size， Iteration，Epoch）
Tiger_v的博客
01-10 1167
转自：https://blog.youkuaiyun.com/tracylining/article/details/80781937             https://blog.youkuaiyun.com/qq_34886403/article/details/82558399   1）Batch Size（批尺寸）：一次训练所选取的样本数。     Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度，...
神经网络Batch size，Iteration，Epoch的理解
weixin_41089007的博客
10-14 1144
Batch size：一次放入模型训练的样本数，batch_size将影响到模型的优化程度和速度。 为什么要有batch size：batch size的正确选择是为了在内存效率和内存容量之间寻找最佳平衡。 相对于正常数据集，如果Batch_Size过小，训练数据就会非常难收敛，从而导致underfitting。 增大Batch_Size，相对处理速度加快，所需内存容量增加（epoch的次数...
神经网络中Epoch、Iteration、Batchsize相关理解和说明
chimi4791的博客
12-11 1100
batch epoch iteration 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； iteration：中文翻译为迭代 1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次； 迭代是重复反馈的动作，神经网...
batch size、iteration、epoch的含义
lx_xin的博客
08-22 309
batch size：批尺寸，在训练中，一般采用SGD训练，即每次训练取batch size个样本训练； iteration：迭代次数，每次迭代使用batchsize个样本训练一次，并更新一次权值； epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次； 例如，训练集中有1000个样本，设置batch size=10，那么训练完整个样本集需要100次iteration，1次epoch...
【深度学习】术语解释 Batch Size, Epoch
最新发布
flashlight_hi的博客
04-25 1236
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。
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
深度学习中batch、epoch、 iteration和batch size理解
weixin_56405212的博客
04-13 2048
（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
深度学习中的batch、epoch、iteration
年少的勇气已经用完，剩下的就是三思而后行
06-08 1369
（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，通俗的讲epoch的值就是整个数据集被轮几次。实际上，梯度下降的几种方式的根本区别就在于上面公式中的 不同。CIFAR10 数据集有 50000 张训练图片，10000 张测试图片。现在选择 Batch Size = 256 对模型进
深度学习中epoch、batch、batch size和iterations详解
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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
深度学习基础--epoch、iteration、batch_size
wydbyxr的博客
11-07 343
epoch、iteration、batch_size   深度学习中经常看到epoch、 iteration和batchsize，下面说说这三个的区别：   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；batch 需要完成一个 e...
深度学习中的Epoch
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12-29 3577
在深度学习中，Epoch（中文译为“时代”或“纪元”）是指模型训练过程中所有训练样本都被正向和反向传播过一次的次数。简而言之，一个Epoch表示整个训练数据集被模型使用一次。Epoch是深度学习模型迭代训练的基本单位，影响着模型学习的效果和收敛速度。在深度学习中，Epoch是调整模型性能和训练效果的关键参数之一。通过对Epoch的合理选择，我们能够更好地训练出具有优秀泛化能力的深度学习模型。
深度学习之Epoch、Batch、Iteration的概念理解
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08-19 464
深度学习之Epoch、Batch、Iteration的概念理解
深度学习中的一些概念------epochs，batch，iterations，Mini-batch gradient descent, 前向传播，反向传播
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05-20 6437
1，epochs，batch，iterations 1，epochs 1个epoch等于使用全部训练数据训练一次，也可以说1个epoch是整个输入数据的单次向前和向后传递。 epoch的值就是同样的一个全部训练数据集被重复用几次来训练，亦即应当完整遍历训练数据集多少次。 2，batch 把全部训练数据分为若干个批(batch），按批来更新参数。既不是像Batch gradient descent(批梯度下降)那样,遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。也不是像stoc
【深度学习基础】Epoch, Batch, Iteration这三个概念的区别与联系
非晚非晚的博客
12-07 8407
batchsize最大是样本总数N，此时就是Full batch learning；最小是1，即每次只训练一个样本，这就是在线学习（Online Learning）。当我们分批学习时，每次使用过全部训练数据完成一次Forword运算以及一次BP运算，即成为完成了一次epoch。
深度学习中的词汇epoch、iteration、batch size的理解
sinat_34373382的博客
06-27 745
（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...
step_size 与 local_patch （深度学习）
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这样，虽然每次处理的数据量减少了，但仍然可以处理所有的数据，只是需要更多的迭代次数。：在机器学习和模式识别任务中，这些局部补丁可以被用来训练模型，识别和匹配特征点，或者进行其他相关的分析。：在您的代码中，这些局部补丁被转换为PyTorch张量（Tensors），然后在神经网络模型中用于计算描述符。描述符是对每个局部补丁的高级数学表示，用于后续的分析和处理，如特征匹配或分类。在您的代码中，您将这个值设定为20，这意味着每次迭代中，模型将处理20个局部补丁。时，每个批次处理的数据量减少，但总的迭代次数（
batch size iteration
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### 批处理大小与迭代次数的关系 在机器学习训练过程中，批处理大小（batch size）和迭代次数（iterations）是两个重要的超参数。批处理大小决定了每次更新模型权重时使用的样本数量[^1]。 当设定较小的批处理大小时，梯度估计会更加不稳定，因为这些估计基于较少的数据点。然而，这可能会使优化过程更有可能逃离局部极小值并找到更好的解。另一方面，较大的批处理可以提供更为稳定的梯度下降路径，从而加快收敛速度，但也可能导致过早陷入次优解附近徘徊的情况。 对于迭代次数而言，在给定相同数量的总样例下，减小批次规模意味着增加每轮训练中的步数或迭代次数。具体来说： - 如果批量大小为 `N` 并且整个数据集中有 `D` 个实例，则完成一次完整的遍历（epoch），需要执行大约 \( \frac{D}{N} \) 次权重更新操作。 因此，调整这两个参数之间存在权衡关系：减少批尺寸通常伴随着更多频繁但可能不那么精确的方向修正；而增大它则相反——虽然减少了方向变化频率却提高了单次决策的质量[^3]。 为了合理配置这两者，实践中常用的方法是从默认推荐值开始尝试，并依据实际性能表现逐步微调直至获得满意的结果。此外，也可以采用自动化工具和技术来进行系统的超参数搜索以发现最佳组合[^2]。 ```python import numpy as np def calculate_iterations_per_epoch(dataset_size, batch_size): """计算每个 epoch 的迭代次数""" return int(np.ceil(dataset_size / batch_size)) dataset_size = 10000 # 数据集大小 for batch_size in [32, 64, 128]: iterations = calculate_iterations_per_epoch(dataset_size, batch_size) print(f'Batch Size {batch_size}: Iterations per Epoch -> {iterations}') ```
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