深度学习中的Epoch，Batchsize，Iterations理解

最新推荐文章于 2025-03-30 14:24:34 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习
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本文详细介绍了深度学习中三个关键概念：Epoch、Batch Size和Iterations。Epoch是指完整遍历一次训练集；Batch Size定义了每次更新模型参数时所用样本数量；Iterations则是训练过程中完成的一个Batch的次数。理解这些概念对于优化模型训练过程至关重要。特别是Batch Size，它影响着梯度下降的效率和模型的收敛速度。

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深度学习中的Epoch，Batchsize，Iterations，都是什么鬼？
batch_size与梯度下降
【深度学习】batch_size的作用

Epoch，Batchsize，Iterations概念

- Epoch: 所有训练样本都已经输入到模型中，称为一个 Epoch
- Iteration: 一批样本输入到模型中，称为一个 Iteration
- Batchsize: 批大小，决定一个 iteration 有多少样本，也决定了一个 Epoch 有多少个 Iteration

梯度下降计算过程

带Mini-batch的SGD

（1）选择n个训练样本（n<m，m为总训练集样本数）

（2）在这n个样本中进行n次迭代，每次使用1个样本

（3）对n次迭代得出的n个gradient进行加权平均再并求和，作为这一次mini-batch下降梯度

（4）不断在训练集中重复以上步骤，直到收敛。

深度学习中的Epoch
微赚淘客开发者博客
12-29 3523
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】术语解释 Batch Size, Epoch
最新发布
flashlight_hi的博客
04-25 1061
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。
深度学习中的Epoch，Batchsize，Iterations深刻理解
湾区人工智能
11-25 6682
【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、batch、batch size、step、iteration深度学习名词含义详细介绍
群智能算法开发
03-30 1389
Batch Size是指在一次前向传播/反向传播中使用的训练样本数量。迭代次数是指完成一次完整的batch前向传播和反向传播所需的次数，也就是参数更新的次数。一个epoch表示整个训练数据集完整通过神经网络一次。Batch Size：决定每次参数更新使用的样本数，影响内存使用和梯度噪声迭代次数：完成一个epoch需要的参数更新次数，等于总样本数/batch sizeEpoch：完整遍历整个训练集的次数，是训练进度的宏观度量理解这三个概念及其相互关系对于有效训练深度学习模型至关重要。
深度学习中关于epoch的几个词汇的理解
yeler082的博客
11-17 1万+
（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
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。
梯度下降法、Epoch、Batchsize、Iterations
本然233的博客
04-16 2063
参考：深度学习中的Epoch，Batchsize，Iterations，都是什么鬼 梯度下降法 梯度下降法是机器学习中经典的优化算法之一，用于寻求一个曲线的最小值。所谓"梯度"，即一条曲线的坡度或倾斜率，"下降"指代下降递减的过程。 梯度下降法是迭代的，也就是说我们需要多次计算结果，最终求得最优解。梯度下降的迭代质量有助于使输出结果尽可能拟合训练数据。 梯度下降法中有一个称为学习率的参数，如上图...
深度学习中Epoch，Batchsize，Iterations
tianpeixun的博客
04-28 644
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？ 深度学习，梯度下降，Epoch，Batchsize，Iterations 深度学习中的Epoch，Batchsize，Iterations，都是什么意思 梯度下降法 一切的一切，要从机器学习中的梯度下降法说起。 首先让我们来回顾一下这个常见的不能再常见的算法。梯度下降法是机器学习中经典...
深度学习中batch、epoch、 iteration和batch size理解
weixin_56405212的博客
04-13 1999
（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
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
深度学习中的Epoch、Batchsize、Iterations
qq_39223444的博客
04-25 773
Batch：训练模型时，如果训练数据较大，无法一次性将所有数据送入计算，那么我们会将数据分为几个部分，即Batch，进行训练，从而使每个批次的数据量是可以负载的。将这些batch的数据逐一计算训练，更新神经网络的权值，使得网络收敛。 Epoch：一个epoch指代所有的数据送入网络中完成一次前向计算及反向传播的过程。那么，为什么我们需要多个epoch呢？我们都知道，在训练时，将所有数据迭代训练一次是不够的，需要反复多次才能拟合收敛。随着epoch数量的增加，神经网络中权重更新迭代的次数增多，曲线从最..
深度学习中的epochs，batch_size，iterations详解.pdf
04-19
深度学习中的epochs，batch_size，iterations详解.pdf
【目标检测】epoch、batch、batch_size理解
01-20
1 epoch 当一个完整的数据集通过神经网络一次并且返回一次的过程称为一个epoch。 然而，当一个epoch对于计算机太过庞大时，就需要把它分成多个小块。 2 batch 在不能将数据一次性通过神经网络的适合，就需要将数据集分成几个batch。 3 batch_size 直观的理解 一个batch中的样本总数（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。同时其直接影响到GPU内存的使用情况，假如你GPU显存不大，该数值最好设置小一点。 提出batch_size的原因 在没有使用Batch Size之前，这意味着网络在训练时，是一次把所有的数据（整个数据库
深度学习中Epoch是什么？
w13940062279的博客
07-10 1978
tate-of-the-art的意思
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
深度学习概念之Epoch,Batch Size和Iterations
拉风小宇的博客
12-24 1598
本文解释了深度学习里面三个最常见的概念，他们分别是Epoch,Batch Size和Iterations，看了看现有的博客还是错误蛮多的，看到一篇国外的博文不错，翻译一波
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
king52113141314的博客
05-20 6358
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： Epoch 是什么？
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yuuzhao的博客
08-07 15万+
文章目录神经网络的训练梯度下降法Epochbatchsizeiterations 神经网络的训练 梯度下降法 学习率： 步长更大= 学习率更高 误差函数不断减小。 如果训练数据过多， 无法一次性将所有数据送入计算。 现将数据分成几个部分： batch 分多个 batch , 逐一送入计算训练 Epoch 一个epoch , 表示： 所有的数据送入网络中， 完成了一次前向计算 + 反向传播的过程。 由于一个epoch 常常太大， 分成 几个小的 baches . 将所有数据迭代训练一次是不够的， 需要
【深度学习】绘制模型训练曲线（epoch-accuracy），寻找最佳epoch值
AI_dataloads的博客
10-11 3万+
在卷积神经网络（CNN）训练中，"epoch"（周期）是一个重要的概念，表示模型训练过程中数据集的完整遍历次数。通过多次"epoch"，模型逐渐适应训练数据，提高性能，并通过验证性能监测模型的泛化能力。在深度学习中，正确设置"epoch"的数量是一个重要的超参数，需要根据具体问题和数据集来调整。
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...
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