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部样本训练一次; 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。 关于batchsize可以看看这里。
相关文章
- python3学习笔记(6)_iteration
- 如何在PHP中将日期yyyyyy - mm - dd转换为epoch [duplicate]
- ES9的新特性:异步遍历Async iteration
- python 报错RuntimeError: dictionary changed size during iteration
- 学习率和batchsize如何影响模型的性能?
- 卷积神经网络的过拟合、梯度弥散、batchsize的影响的问题
- 深度学习batchsize对结果的影响
- Python中生成Epoch的方法
- Java 8:如何从Epoch值创建ZonedDateTime?
- 如何将日期(“j/n/y”)转换为epoch ?