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。在一个epoch中，训练算法会按照设定的顺序将所有样本输入模型进行前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。一个epoch通常包含多个step。
我们将这一现象称为“精确度提升”。为了确定什么因素决定了精确度，我们考虑了一系列单个神经元的特性，...
(1)iteration:表示1次迭代(也叫training step),每次迭代更新1次网络结构的参数; (2)batch-size:1次迭代所使用的样本量; (3)epoch:1个epoch表示过了1遍训练集中的所有样本。 值得注意的是,在深度学习领域中,常用带mini-batch的随机梯度下降算法(Stochastic Gradient Descent, SGD)训练深层结构,... ...
在深度学习中，”number of training epochs”中的”epoch”指的是模型完整地处理完整个数据集的完整周期。具体来说：完整周期：一个epoch意味着模型已经看过并处理过数据集中的每一个样本一次。如果数据集被划分成了多个批次，则一个epoch包括了对所有批次的一次遍历。数据处理：在...
深度学习中numberoftrainingepochs中的,epoch到底指什么? 首先复习下神经网络的概念。 神经网络由一些相互链接的“神经元”组成。每个“神经元”有相应的权重。 (图片来源:CS231n) 神经网络的神奇之处就在于权重是通过训练自动得出的。所谓训练,就是让神经网络在训练数据集上跑一遍,看看损失函数的值怎么样。如果损失...
然而，真正的重头戏在于 epoch，它并非单指一次迭代，而是指从头到尾，模型完整地处理完所有数据集的完整周期。换句话说，当你完成了所有十个batch的处理，无论这涉及多少次迭代，这就是一个epoch的结束。每个epoch就像是深度学习旅程中的一个小节，它见证了模型性能的逐步提升。理解了epoch的概念，你就...
在VOC07 trainval的训练中,我们使用第5节中的SGD参数,在使用额外的数据(07+12和07++12,见表3和表4)时,我们使用200k的小批量迭代,初始学习率为0.001,衰减步长为40k。在MS COCO上进行训练时,我们使用240k的小批量迭代,初始学习率为0.001,衰减步长为160k,epoch尺寸较大。
30 42 warmup_epoch 代表在前5个epoch中,学习率将逐渐从0增加到base_lr。全部策略可以参考代码[learning_rate.py](../../ppocr/optimizer/learning_rate.py)。 31 43 32 - 33 - ### 1.2 正则化 44 + 45 + ### 1.2 正则化 34 46 35 47 正则化可以有效的避免算法过拟合,PaddleOCR中提供了...
机器阅读理解训练 您可以使用该组件训练机器阅读理解模型,针对给定的文档及问题,进行快速理解与问答,实现基于文档的智能问答。本文为您介绍该组件的参数配置与使用示例。 使用限制 支持运行的计算资源为DLC。 可视化配置组件参数 输入桩 组件参数