机器学习基本概念：batch_size、epoch、 iteration

最新推荐文章于 2024-09-18 11:31:49 发布
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文章标签： 人工智能
原文链接：http://www.cnblogs.com/xbit/p/9783327.html
本文深入探讨了机器学习中Batch_Size与Epoch的概念及其对训练过程的影响。解释了Batch_Size如何影响训练速度与内存需求，以及Epoch如何定义完整训练周期。同时，文章提及Iterations与Batch_Size的关系，帮助读者理解模型训练的基础参数。

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

batch_size

单次训练用的样本数，通常为2^N，如32、64、128...

相对于正常数据集，如果过小，训练数据就收敛困难；过大，虽然相对处理速度加快，但所需内存容量增加。

使用中需要根据计算机性能和训练次数之间平衡。 

epoch

1 epoch = 完成一次全部训练样本 = 训练集个数 / batch_size

iterations

1 epoch = 完成一次batch_size个数据样本迭代，通常一次前向传播+一次反向传播

转载于:https://www.cnblogs.com/xbit/p/9783327.html

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】术语解释 Batch Size, Epoch
最新发布
flashlight_hi的博客
04-25 1221
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
09-18 1万+
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epoch,batch,batchSize,step
taylar1357的博客
04-14 4954
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...
深度学习中：epoch、batch size和iterations之间的关系
chen772209的博客
06-25 1万+
机器学习中：epoch、batchsize和iterations之间的关系 在深度学习中，epoch、batchsize和iterations是在训练模型时，一定用到的一些概念。那么分别是什么意思呢？ 首先，为什么会用到以上概念，是因为“梯度下降”，也就是寻求曲线的一个最小值。其次，梯度下降是迭代的，它是一个需要多次计算的结果来求得最优解。 ...
epoch、batch_size和学习率的影响
udadau的博客
05-11 2291
1、学习率的影响 https://blog.youkuaiyun.com/jinxiaonian11/article/details/83105439 （查阅第一部分即可） 2、epoch和batch_size的影响 https://www.jianshu.com/p/e5076a56946c （查阅第二、三部分即可）
【调参炼丹】 Batch_size和Epoch_size
Jaykie
03-18 1万+
Batch_Size: 首先，batch_size来源于：小批量梯度下降（Mini-batch gradient descent） 梯度下降法是常用的参数更新方法，而小批量梯度下降是对于传统梯度下降法的优化。 深度学习中优化方法的对比 定义： Batch_size是每次喂给模型的样本数量。 Epoch_size是训练所有样本总的次数（即每个样本被训练的次数相当于iteration）。 ...
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epochs，batch_size，iterations理解
dancing_power的专栏
07-23 8560
在数据很庞大的时候（在机器学习深度学习中，几乎任何时候都是），我们需要使用 epochs，batch size，iterations（迭代）这些术语，在这种情况下，一次性将数据输入计算机是不可能的。因此，为了解决这个问题，我们需要把数据分成小块，一块一块的传递给计算机，在每一步的末端更新神经网络的权重，拟合给定的数据。 0、深度学习的优化算法，梯度下降。 梯度的含义是斜率或者斜坡的倾斜度。 ...
参数之batch size/batch/epoch/ iteration理解
幸福驿站
03-16 2815
batch_size是机器学习的一个重要参数，为了在内存效率和内存容量之间寻找最佳平衡。在学习Word_Embedding时，vocabulary_size = 10000, 隐层神经元个数为300，即embedding_size = 300，在做神经网络训练时，考虑到输入数据有10000，若采用全数据集Full Batch Learning，则神经网络训练参数由10000*（10000*300）...
神经网络训练中Epoch、batch_size、iterator的关系
xrinosvip的博客
09-12 8054
为了理解这些术语的不同，需要先了解些机器学习术语，如：梯度下降 梯度下降 这是一个在机器学习中用于寻找最佳结果（曲线的最小值）的迭代优化算法。 梯度的含义是斜率或者斜坡的倾斜度。 下降的含义是代价函数的下降。 算法是迭代的，意思是需要多次使用算法获取结果，以得到最优化结果。梯度下降的迭代性质能使欠拟合的图示演化以获得对数据的最佳拟合。 梯度下降中有一个称为学习率的参量。如上图左所示...
深度机器学习中的batch的大小对学习效果有何影响？
tsq292978891的博客
11-23 4141
知乎链接凸函数，凹函数：凸函数是一个定义在某个向量空间的凸子集C（区间）上的实值函数f，而且对于凸子集C中任意两个向量, f((x1+x2)/2)>=(f(x1)+f(x2))/2,则f(x)是定义在凸子集c中的凸函数（该定义与凸规划中凸函数的定义是一致的，下凸）。凹多层神经网络通常是一个非凸的函数。非凸的本质难题是鞍点数目太多，除非深度网络设计使得非凸的函数绘景类似一个漏斗（类似“V”型）且最小值
TensorFlow进阶--实现学习率随迭代次数下降
东泰山的博客
06-15 6868
我们直到学习率对于机器学习来说，大的学习率虽然往往能够使得损失函数快速下降，但是导致不收敛或者振荡现象的发生，而小的学习率虽然收敛，但是学习速率太慢，损失函数下降缓慢，需要等待长时间的训练，同时也会容易陷入局部最优。因此，一种解决方法是令学习率随迭代次数的增加而下降。下面是python示例。该例子可以参考TensorFlow进阶--实现反向传播博文这里的关键在于tf.train.exponenti...
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超参数：机器学习中指开始学习过程之前设置值的参数，其他参数的值通过训练得出。 百度百科 定义关于模型的更高层次的概念，如复杂性或学习能力。 不能直接从标准模型培训过程中的数据中学习，需要预先定义。 可以通过设置不同的值，训练不同的模型和选择更好的测试值来决定。 如：学习率、深层神经网络隐藏层数等。 Batch：每次送入网络中训练的一部分数据。 一个批量，可以把数据分成一个batch，也...
170620 tensorflow中如何随迭代次数更改学习率learning rate
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公式 learning−rate=min(learning−rate)+[max(learning−rate)−min(learning−rate)]∗eiterationdecay−speedlearning-rate=min(learning-rate)+[max(learning-rate)-min(learning-rate)]*e^{\frac{iteration}{decay-spee
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谈谈深度学习中的 Batch_SizeBatch_Size（批尺寸）是机器学习中一个重要参数，涉及诸多矛盾，下面逐一展开。首先，为什么需要有 Batch_Size 这个参数？Batch 的选择，首先决定的是下降的方向。如果数据集比较小，完全可以采用全数据集 （ Full Batch Learning ）的形式，这样做至少有 2 个好处：其一，由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝
机器学习中Batch Size、Iteration和Epoch的概念
DoubleLin_的博客
08-21 2329
机器学习中Batch Size、Iteration和Epoch的概念 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。由于一个epoch常常太大，计算机无法负荷，我们会将它分成几个较小的batches。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。在实际训练时，我们将所有数据分成几个batch，每次送入一部分数据，梯度下降本身就是一个迭代过程，所以单个epoch更新权重是不够的。下图展示了使用不同个数e
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浅说机器学习中“迭代法” zouxy09@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09         首先来点八股文（来自百度百科）：迭代法也称辗转法，是一种不断用变量的旧值递推新值的过程，跟迭代法相对应的是直接法（或者称为一次解法），即一次性解决问题。迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法。它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点，让计算机对一组指令（
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随机梯度下降优化模型时的batch size 今天在训练SSD模型的时候，报错，查询显示为GPU显存不足，考虑为batch size过大造成的（这里设置为64），更改为32解决问题。 然后查询了一些资料，整理关于batch_size的一些内容： batch size指小批量梯度下降算法中，设置的一次载入内存进行批梯度计算的样本数量，一般在gpu进行计算时，设置为2的幂数时可以获得更少的运行时间。 ...
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