Epoch, Batch, Iteration 区别
Author:龙箬
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Epoch: 所有训练样本训练一次过程(所有训练样本在神经网络中都进行了一次正向传播 和一次反向传播)
Batch: 将整个训练样本分成若干个Batch(批 / 一批样本)
Iteration: 一次Iteration即训练一个Batch。
总结:
epoch指的是次数,epoch = 100 指的是把整个数据集丢进神经网络训练100次。
batch size 指的是数据的个数,batch size = 100 指的是每次扔进神经网络训练的数据是100个。
iteration同样指的是次数,iteration = 100 指的是把整个数据集分成100次扔进神经网络。
举例如下:
Mnist 数据集(手写体数字识别)有60000张图片作为训练数据,10000张图片作为测试数据。假设现在选择 Batch_Size = 200,对模型进行训练。迭代60000次。
每个 Epoch 要训练的图片数量:60000(训练集上的所有图像)
训练集具有的 Batch 个数:60000/200 = 300
每个 Epoch 需要完成的 Batch 个数:300
每个 Epoch 具有的 Iteration 个数:300(完成一个Batch训练,相当于参数迭代一次)
每个 Epoch 中发生模型权重更新的次数:300
训练 10 个Epoch后,模型权重更新的次数: 300*10=3000
不同Epoch的训练,其实用的是同一个训练集的数据。第1个Epoch和第10个Epoch虽然用的都是训练集的60000图片,但是对模型的权重更新值却是完全不同的。因为不同Epoch的模型处于代价函数空间上的不同位置,模型的训练代越靠后,越接近谷底,其代价越小。
总共完成60000次迭代,相当于完成了个60000/300 = 200Epoch
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