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…

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batchsize个样本训练: (2)iteration:1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次: (3)epoch:1个epoch等于使用训练集中的全…

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. 另一种,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,stochastic gradient descent.这个方法速度比较快,但是收敛性能不太好,可能…

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,b…

一文读懂神经网络训练中的Batch Size,Epoch,Iteration 作为在各种神经网络训练时都无法避免的几个名词,本文将全面解析他们的含义和关系. 1. Batch Size 释义:批大小,即单次训练使用的样本数 为什么需要有 Batch_Size :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. Batch size调参经验总结: 相对于正常数据集,如果Batch_Size过小,训练数据就会非常难收敛,从而导致underfitting. 增大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. 另一种,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,stochastic gradient descent.这个方法速度比较快,但是收敛性能不太好,可能在最优点附近…

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演变成获得对数据的较佳拟合. 梯度下降中有一个称为学习率的参量.刚开始学习率较大,因此下降步长更大.随着点的下降,学习率变得越来越小,从而下降步长也变小.同…

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. 另一种,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,stochastic gradient descent.这个方法速度比较快,但是收敛性能不太好,可能在最优点附近…

@tags caffe 概念 一个epoch表示"大层面上的一次迭代",也就是指,(假定是训练阶段)处理完所有训练图片,叫一个epoch 但是每次训练图片可能特别多,内存/显存塞不下,那么每个epoch内,将图片分成一小堆一小堆的,每一小堆图片数量相等,每一小堆就是一个batch(批次). 因而,一个epoch内,就要处理多个batch. batch_size表示的是,每个batch内有多少张图片. 而一个epoch,一共需要分成多少个batch呢?这个batch的数目,就叫做trai…

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…