batch size的大小影响的是训练过程中的完成每个epoch所需的时间和每次迭代(iteration)之间梯度的平滑程度。其实看完batch_size的解释,基本就应该知道epoch在发挥个什么作用了。说简单点,epoch影响的就是迭代计算的次数。 在不限内存的情况,应当用大点的batch_size, 进行模型优化,稳且快。在内存有限的情况下,减小batch...
num_batches = num_samples // batch_size# 计算每个 epoch 中的 batch 数量epoch = total_steps // num_batches# 计算 epoch 数量 其中,//表示整除运算。这里的num_batches表示每个 epoch 中需要迭代的 batch 数量,epoch表示总共需要迭代的 epoch 数量。根据这个公式,可以根据设置的总步数和batch_size来计算出...
batchsize:批处理大小。一次训练所选取的样本数。 它的大小影响模型的优化程度和速度。 Iteration:迭代次数。一次Iteration就是batchsize个训练数据前向传播和反向传播后更新参数的过程。 epoch:所有训练数据前向传播和反向传播后更新参数的过程。也就是我们认为的所有数据集跑了一遍。 如果训练集大小是100000。batchsize...
关系:单次epoch=(全部训练样本/batchsize)/iteration=1 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(epoch可以很多次)。 iteration:迭代次数 batchsize:整数,指定进行梯度下降时每个batch包含的样本数。训练时一个batch的样本会被计算一次梯度下降,使目标函数优化一步。 epoch:...
这个老师都没回答,我来回答一下:epoch:表示将训练数据集中的所有样本都过一遍(且仅过一遍)的训练过程 batch:一般翻译为“批次”,表示一次性输入模型的一组样本。在神经网络的训练过程中,训练数据往往是很多的,比如几万条甚至几十万条——如果我们一次性将这上万条的数据全部放入模型,对计算机性能、神经网络模型学...
Batch size的⼤⼩选取问题：1. 如果样本数量不⼤（⼩于2000），则直接使⽤所有的样本同时训练，就是batch-GD梯度下降法 2. 使⽤mini-batch，每个epoch多次更新所有参数。对于⼀个epoch来说，⼩batch能快速收敛，⼤batch收敛更慢。同样的epoch数量，⼩batch更耗时。mini-batch每次更新时由于没有使...
(2)15000个样本,每个batch是15,一个epoch就是对15000个样本跑一遍,一遍中有1000次迭代,每次迭代都通过 f(X,A)寻找到当前这组15个样本情况下的最优参数。 然后进行1000迭代后就完成了一个epoch,也就对所有样本跑了一遍。 (3)在进行多个epoch后,最终能找到最优的参数,训练好模型。