深度学习(深度神经网络)中最基本的三个概念：Epoch, Batch, Iteration

最新推荐文章于 2025-07-02 20:17:38 发布
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#深度学习 #Epoch #Batch #iteration

本文详细解析了使用MNIST数据集训练模型的过程，包括如何划分BatchSize为100的批次，每轮训练需要的迭代次数，以及完成特定迭代次数所对应的训练周期数等关键信息。

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

 

mnist 数据集有 60000 张图片作为训练数据，10000 张图片作为测试数据。假设现在选择  Batch Size = 100 对模型进行训练。迭代30000次。

 

  • 每个 Epoch 要训练的图片数量：60000(训练集上的所有图像)
  • 训练集具有的 Batch 个数： 60000/100=600
  • 每个 Epoch 需要完成的 Batch 个数： 600
  • 每个 Epoch 具有的 Iteration 个数： 600（完成一个Batch训练，相当于参数迭代一次）
  • 每个 Epoch 中发生模型权重更新的次数：600
  • 训练 10 个Epoch后，模型权重更新的次数： 600*10=6000
  • 不同Epoch的训练，其实用的是同一个训练集的数据。第1个Epoch和第10个Epoch虽然用的都是训练集的60000图片，但是对模型的权重更新值却是完全不同的。因为不同Epoch的模型处于代价函数空间上的不同位置，模型的训练代越靠后，越接近谷底，其代价越小。
  • 总共完成30000次迭代，相当于完成了 30000/600=50 个Epoch

 

深度学习中的batch、epoch、iteration的含义
南淮北安的博客
10-22 2987
深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。 第一种，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。 这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为Batch gradient descent，批梯度下降。 第二种，每看一个数据就算一下损失函数，然后求梯度更新参数，这个称为随机梯度下降，stoch...
区分三个概念：Epoch, Batch, Iteration
SimonChen
06-03 298
https://www.jianshu.com/p/22c50ded4cf7
【深度学习&机器学习】Epoch 在深度学习实战中的合理设置指南
最新发布
qq_62223405的博客
07-02 994
“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！
深度学习中Epoch是什么？
w13940062279的博客
07-10 1994
tate-of-the-art的意思
深度学习： Epoch、batchsize、iterations 是什么？
迷途
11-22 1990
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，...
深度学习中的batch_size、iteration、epoch概念
Lstar_的博客
11-13 1489
深度学习中的batch_size、iteration、epoch概念 个人浅薄的理解，如有错误，欢迎评论指点。 训练模型时，如果数据较多，无法一次性将所有数据送入计算，就会遇到epoch，batch_size，iterations这些概念。 epoch: 一个epoch是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。由于数据量大，所以就会把epoch分成小的batch。而训练时把所有的数据跑一次是不够的，因此又会有多个epoch。 batch_size: batch是每次送入网络中训练的一部分数据，
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
概念：Epoch, Batch, Batch Size,Mini Batch, Batch Normalization
qq_45770988的博客
05-07 810
例如，我们可以在神经网络的每一层之后加入一个Batch Normalization层，对该层的输入数据进行标准化处理，使得网络中每一层的输入分布更加稳定，从而提高网络的训练效率和性能。Batch Normalization的计算过程涉及到每个mini-batch的均值和标准差，因此使用mini-batch的方式可以更好地适应Batch Normalization的计算要求。例如，我们可以将一个batch的600张图像分成6个mini-batch，每个mini-batch包含100张图像。
Pytorch：关于epoch、batch_size和batch_idx（iteration ）的一些理解（深度学习）
鳄鱼的博客
07-15 1万+
前言 在新手搭建神经网络时，常弄不清epoch、batch_size、iteration和batch_idx（iteration ）的区别。 这里以torchvision自带的CIFAR10数据集来举例，通过代码操作来直观地对这几个概念进行理解。 声明，这里batch_idx==iteration。 数据准备 首先加载数据集： import torch import torch.nn as nn import torchvision train_dataset = torchvision.datasets
【深度学习入门】Batch/Iteration/Epoch区别
qq_69927734的博客
01-03 385
在一次 Iteration 中，模型会根据 Batch 中的数据计算预测结果，然后通过损失函数计算预测结果与实际标签之间的差异（损失），并更新模型的参数。迭代次数通常与 Batch 大小有关，完成一个 Epoch 需要的 Iteration 数目等于训练样本总数除以 Batch 大小。Batch 大小（Batch Size）是一个重要的超参数，它会影响模型训练的稳定性和速度。结束后，通常会在验证集上评估模型的性能，以监控模型是否过拟合以及是否需要调整训练策略。例如，如果一个训练集有。
(深度学习)最优化随记
weixin_34104341的博客
10-30 141
计算流程图中的方向叫前向传播。通过反向传播来优化权重。 batchsize批处理的大小一般是2的整数倍(32,64,128)，64和128居多。 梯度下降 一个Epoch值表示迭代一轮全部数据。一次迭代表示跑完一个batchsize数据。 图中的loss出现上下浮动是非常正常的。通常情况下需要看第1万次，2万次，3万次迭代的效果。 学习率 通常情况我们不会把学习率设置的太大，一般会设置的小一些...
深度学习概念——Epoch, Batch, Iteration
kundezui的博客
09-17 9834
基本概念
如何快速高效的训练ResNet，各种奇技淫巧（七）：batch norm
AI公园
08-28 6025
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”作者：David Page编译：ronghuaiyang导读这个系列介绍了如何在CIFAR10上高效的训练Res...
关于深度学习中迭代次数iter和epoch等的关系
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qq_40586364的博客
09-05 2万+
1.在深度学习的训练中，epoch指的是所有的数据遍历了几次，而iter指的是整个batchsize输入到网络多少次，如果非得说关系，那(iter*batchsize)/sum_photos=epoch
Batch计算公式
岁月静好
05-05 858
NVIDIA 在GDC上曾提出 25k batch/sec的渲染量会使1GHz的CPU达到100%的使用率，因此使用公式 25K∗n(GHZ)∗Percentage/Framerate=Batch/Frame 可以推算出某些CPU可以抗多少Batch。例如红米手机CPU为1.5GHz，假设分出20%资源供渲染，希望游戏跑到30帧。那么能抗多少DrawCall？ 25k * 1.5 * 0.2 / ...
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
04-16 621
深度学习入门：epoch 和 iteration 【配合“动手学深度学习”补充使用】
Pytorch学习系列之十：如何确定合适的epoch数、在加载的模型基础上继续训练
thequitesunshine007的博客
10-26 1万+
1，使用背景 当有以下两种情况时： 1） 不知道训练的epoch选取为何值时。过小，训练不充分，泛化能力差； 过大，训练过度，导致过拟合。所以需要动态观察每个epoch后，模型在验证集（也可以不严谨的说是测试集）上的精度，选取精度最大的epoch作为最终的训练结果。 2）在加载的模型基础上继续训练。 在训练模型的时候可能会因为一些问题导致程序中断，或者常常需要观察训练情况的变化来更改学习率等参数，这时候就需要加载中断前保存的模型，并在此基础上继续训练。 2，实战代码 本文以CIFAR10数据
神经网络中Batch和Epoch之间的区别是什么？
weixin_42631192的博客
09-05 375
参考：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42137700/article/details/84302045
深度学习中常见的epoch，iteration，batchsiize和minbatch这四个概念有何区别
04-09
它们的区别是：Epoch是一个训练过程中的一个完整周期，Iteration是指在一个Epoch中，神经网络需要更新参数的次数，Batch_size是指在一个Iteration中，每一次训练使用的样本数，而Minibatch是一种训练数据的处理方式...
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