神经网络中epoch与iteration是不相等的

batchsize：中文翻译为批大小（批尺寸）。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；一个迭代 = 一个正向通过+一个反向通过

epoch：迭代次数，1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次；一个epoch = 所有训练样本的一个正向传递和一个反向传递

举个例子，训练集有1000个样本，batchsize=10，那么：训练完整个样本集需要：100次iteration，1次epoch。

来源：https://zhidao.baidu.com/question/716300338908227765.html

epoch，iteration与batchsize的区别的更多相关文章

  1. epoch、 iteration和batchsize区别

    转自: https://blog.csdn.net/qq_27923041/article/details/74927398 深度学习中经常看到epoch. iteration和batchsize,下 ...

  2. epoch iteration batchsize

    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训练,即每次训练在训练集中取b ...

  3. 神经网络中Epoch、Iteration、Batchsize相关理解

    batch 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 ...

  4. TF-epoch、 iteration和batchsize区别(转载)

    from http://www.cnblogs.com/qggg/p/6876942.html 转自 http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/detai ...

  5. 深度学习基础——Epoch、Iteration、Batchsize

    原文地址:https://www.cnblogs.com/Johnny-z6951/p/11201081.html 梯度下降是一个在机器学习中用于寻找较佳结果(曲线的最小值)的迭代优化算法.梯度的含义 ...

  6. epoch,iteration,batch,batch_size

    epoch:训练时,所有训练图像通过网络训练一次​(一次前向传播+一次后向传播):测试时,所有测试图像通过网络一次​(一次前向传播).Caffe不用这个参数. batch_size:1个batch包含 ...

  7. RCNN--对象检测的又一伟大跨越 2（包括SPPnet、Fast RCNN）（持续更新）

    继续上次的学习笔记,在RCNN之后是Fast RCNN,但是在Fast RCNN之前,我们先来看一个叫做SPP-net的网络架构. 一,SPP(空间金字塔池化,Spatial Pyramid Pool ...

  8. TensorFlow读取数据的三种方法

    tensortlfow数据读取有三种方式 placehold feed_dict:从内存中读取数据,占位符填充数据 queue队列:从硬盘读取数据 Dataset:同时支持内存和硬盘读取数据 plac ...

  9. batch，iteration，epoch 什么意思

    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训练,即每次训练在训练集中取b ...

随机推荐

  1. 用lua求两个数组的交集、并集和补集。

    -- 克隆 function Clone(object) local lookup_table = { } local function _copy(object) if type(object) ~ ...

  2. Python的bytes和str

    Python和C的字符串 在Python 3 中,bytes单独作为一个类型,不再和str类型混在一起.关于字符串和字节,我想先回顾下C/C++ 在C/C++中,字符串是由char数组构成,每个元素是 ...

  3. js文本对象模型【DOM】(十一)

    一.W3C DOM 标准被分为 3 个不同的部分:1.Core DOM - 所有文档类型的标准模型[)Document--> 9;Element -->1;TextNode -->3 ...

  4. Java 之 Cookie

    Cookie 一.会话概述 1.会话:一次会话中包含多次请求和响应.       一次会话:浏览器第一次给服务器资源发送请求,会话建立,直到有一方断开为止. 2.功能: 在一次会话的范围内的多次请求间 ...

  5. 【hadoop】hadoop3.2.0应用环境搭建与使用指南

    下面列出我搭建hadoop应用环境的文章整理在一起,不定期更新,供大家参考,互相学习!!! 杂谈篇: [英语学习]Re-pick up English for learning big data (n ...

  6. 有趣for循环

    String fileValue = "2;3;4;5;6;"; String[] arry = fileValue.split(";"); for (int ...

  7. Spring Boot 默认支持的并发量

    Spring Boot应用支持的最大并发量是多少? Spring Boot 能支持的最大并发量主要看其对Tomcat的设置,可以在配置文件中对其进行更改.当在配置文件中敲出max后提示值就是它的默认值 ...

  8. 调用office Word Com 组件，提示权限不足处理

    最近一直在处理一个项目,项目主要功能与Office-Word 有关,主要涉及到文本内容编辑与样式设置等相关内容.因项目依赖office 相关dll,需要兼容多种Office 版本(office 200 ...

  9. NAT实验

    实验内容 实验拓扑   实验编址 实验步骤1.基础配置根据编址表配置,检测ping 2.配置静态NAT在公司网关路由器R1上配置访问外网的默认路由 由于内网使用的都是私有IP地址,员工无法直接访问公网 ...

  10. vmware下ubuntu虚拟机如何安装vmware tools

      依次点击-->虚拟机-->安装VMware Tools   窗口下方会弹出安装提示   系统会加载安装驱动至光盘 双击--VMwareTools-****.tar.gz--的压缩包   ...