epoch和Iteration

最新推荐文章于 2024-05-25 10:53:27 发布
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本文解释了机器学习中epoch和iteration的概念及其区别。epoch是指完成一次完整的训练和测试过程，而iteration则是指为了解目标函数而进行的参数更新迭代过程。

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做机器学习时遇到epoch和iteration，一开始有点迷惑。不是一个意思吗？

epoch可以翻译成“回合”。一个epoch内，做一次train+一次test

iteration意思是迭代，因为要解的目标函数没有close-form解，所以要迭代求解，比如用梯度下降法，逐次迭代更新参数。在一次train内做多次iteration

Epoch、Iteration、Batchsize
m0_62361897的博客
06-03 588
epoch、iteration、batchsize分别是什么？有什么关系？
深度学习入门：epoch 和 iteration 【配合“动手学深度学习”补充使用】
yingmohuanzhou的博客
04-16 620
深度学习入门：epoch 和 iteration 【配合“动手学深度学习”补充使用】
iteration 与 epoch
gzdrn的博客
03-16 2188
神经网络的神奇之处就在于权重是通过训练自动得出的。所谓训练，就是让神经网络在训练数据集上跑一遍，看看损失函数的值怎么样。如果损失函数的值足够小，小到符合我们的需求，那就说明神经网络拟合得很好了，训练大功告成了（实际上并非如此，因为仅仅知道拟合得很好并不够，我们还要知道神经网络是不是拟合得太好了，也就是过拟合。所以还需要用测试数据集来测试是否过拟合。不过这里就姑且就当训练完成了把。）反之，如果损失函...
神经网络中Epoch、Iteration、Batchsize相关理解和说明
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Microstrong
11-21 13万+
微信公众号 看了半年论文，对这三个概念总是模棱两可，不是很清楚。所以呢！我就花了半天时间，收集网上写的很好的关于这三个概念的介绍，把他们总结到一起，希望能对大家有帮助！ batchsize：中文翻译为批大小（批尺寸）。 简单点说，批量大小将决定我们一次训练的样本数目。 batch_size将影响到模型的优化程度和速度。 为什么需要有Batch_Size： batchsize的正...
卷积神经网络训练的三个概念（Epoch，Batch，Iteration）
紫芝的博客
05-09 7700
总结下训练神经网络中最最基础的三个概念：Epoch（训练多少轮）, Batch（每次输入网络样本的个数）, Iteration（迭代次数）。 1.名词解释 名词 定义 Epoch 使用训练集的全部数据，对模型进行一次完整训练，称之为“一代训练” Batch 使用训练集中的一小部分样本，对模型权重进行一次反向传播的参数更新，这一小部分样本被称为“一批数据” Iteration 使用一个Batch数据，对模型进行一次参数更新的过程，称之为“一次训练” epoch：训练时，所有训练
epoch和iteration的区别
zyhzyh99的专栏
12-11 1859
深度学习中经常看到epoch、 iteration和batchsize，下面按自己的理解说说这三个的区别： （1）batchsize：批大小。在深度学习中，一般采用SGD（随机梯度下降，Stochastic Gradient Descent）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； （
计算epoch和iteration之间的关系
07-28
所以，epoch和iteration之间的关系可以通过以下公式计算：iteration = (训练集样本数量) / (batch size) * epoch。其中，训练集样本数量是指训练集中的样本数量，batch size是指每次迭代中使用的样本数量。通过这个...
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
关于iteration、epoch的区别
最新发布
Libertym_m的博客
05-25 1326
回到问题，max_iters指的是模型训练的总迭代次数，不直接关联到epoch的数量，因为这还取决于每次迭代所用的batch size以及数据集的总样本数。例如，如果你的批次大小（batch size）是32，且你有1000个样本，那么完成一个epoch需要大约32次迭代（实际上是32次迭代后还剩一部分数据不足一个批次，但为了简化理解，通常这样近似计算）。总结来说，迭代次数关注的是模型处理数据的细粒度次数，而epoch强调的是对整个数据集遍历的完整度。
神经网络中的Epoch、Iteration、Batchsize
ywm_up
11-12 1756
总结：epoch=iteration∗batch_sizeepoch = iteration * batch\_sizeepoch=iteration∗batch_size １．batch_size batch_size：顾名思义就是批次大小，也就是一次训练选取的样本个数． batch_size的大小对模型的优化和速度都是很有影响的．尤其是你的GPU的个数不多时，最好不要把数值设置的很大。 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。 全批次（蓝色）是全批次，也就是当数据集数
Batch、Epoch和Iteration
博客
04-02 920
在深度学习中，Batch、Epoch和Iteration是非常重要的概念，它们是训练模型时的三个基本单位。
【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 8345
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。
强化学习4：回合更新价值迭代
十八子的博客
11-14 868
文章目录回合更新价值迭代同策策略评估回合更新起始探索柔性策略(ϵ−soft)(\epsilon-soft)(ϵ−soft)异策重要性采样策略评估回合更新求解最优策略 回合更新价值迭代 有模型 动力函数 p(s’,r∣s,a)p(s’,r | s, a)p(s’,r∣s,a) 方案：解Bellman期望方程/最优方程，方程求解 / 线性规划 / 动态规划 算法：因为有模型（动力函数），可以策略迭代（Bellman期望方程），也可以价值迭代（Bellman最优方程） 无模型 幕序列 (S0,A0,
深度学习： Epoch、batchsize、iterations 是什么？
迷途
11-22 1985
Epoch（英文：时代，阶段；一波，一轮） 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， 需要反复多次才能拟合、收敛。在实际训练时、 将所有数据分成多个batch ， 每次送入一部分数据。随着epoch 数量的增加， 权重更新迭代的次数增多， 曲线从最开始的不拟合状态， 进入优化拟合状态， 最终进入过拟合。 （就像榨甘蔗，一节分成好几节，...
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