BatchIteration and Epoch

Posted 2022-09-29 流浪若相惜

转自：神经网络训练的三个基本概念Epoch, Batch, Iteration

Batch

每次迭代时使用的一批样本就叫做一个Batch，样本的数量称为Batch Size。Batch大小是一个超参数，用于定义在更新内部模型参数之前要处理的样本数。深度学习每一次参数的更新的Loss Function并不是由一个样本得到的，而是由一个Batch的数据加权得到。

Iteration

使用Batch Size个样本训练一次的过程叫做一个Iteration。

Epoch

一个epoch就是使用训练集中的全部样本训练一次。通俗的讲，Epoch的值就是整个训练数据集被反复使用几次。Epoch数是一个超参数，它定义了学习算法在整个训练数据集中的工作次数。一个Epoch意味着训练数据集中的每个样本都有机会更新内部模型参数。Epoch由一个或多个Batch组成。