2020-07-10epoch、iteration、batch_size的关系和选择
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了2020-07-10epoch、iteration、batch_size的关系和选择相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
参考技术A 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:整数,训练的轮数,每个epoch会把训练集轮一遍。
关于 epoch iteration和batchsize
原文: http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/50721565
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。
以上是关于2020-07-10epoch、iteration、batch_size的关系和选择的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
pytorch epoch, batch, iteration
神经网络中的Epoch、Iteration、Batchsize