sample,batch和epoch都是啥意思？？

Sample：样本，数据集中的一条数据。例如图片数据集中的一张图片，语音数据中的一段音频。
Batch：中文为批，一个batch由若干条数据构成。batch是进行网络优化的基本单位，网络参数的每一轮优化需要使用一个batch。batch中的样本是被并行处理的。与单个样本相比，一个batch的数据能更好的模拟数据集的分布，batch越大则对输入数据分布模拟的越好，反应在网络训练上，则体现为能让网络训练的方向“更加正确”。但另一方面，一个batch也只能让网络的参数更新一次，因此网络参数的迭代会较慢。在测试网络的时候，应该在条件的允许的范围内尽量使用更大的batch，这样计算效率会更高。
Epoch，epoch可译为“轮次”。如果说每个batch对应网络的一次更新的话，一个epoch对应的就是网络的一轮更新。每一轮更新中网络更新的次数可以随意，但通常会设置为遍历一遍数据集。因此一个epoch的含义是模型完整的看了一遍数据集。设置epoch的主要作用是把模型的训练的整个训练过程分为若干个段，这样我们可以更好的观察和调整模型的训练。当指定了验证集时，每个epoch执行完后都会运行一次验证集以确定模型的性能。另外，我们可以使用回调函数在每个epoch的训练前后执行一些操作，如调整学习率，打印目前模型的一些信息等。

转载于:https://www.cnblogs.com/tangbaofang/p/8416135.html

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