详细解释:Epoch、batch_size批处理大小、迭代次数之间的关系
Epoch、batch_size批处理大小、迭代次数之间的关系
- 问题:当遇到参数Epoch时,我们应该将其具体设置多少呢?或者应该迭代多少次呢?
- 举例说明
问题:当遇到参数Epoch时,我们应该将其具体设置多少呢?或者应该迭代多少次呢?
- epoch的大小跟迭代次数有着密切的关系,我认为通常在迭代次数处于2000-3000之间损失已经处于平稳,大部分在第2000之前已经趋于稳定,如果在2000-3000区间损失仍有较大幅度变化,说明你的数据或模型有问题。
- 那么怎么根据已有的信息,估算出我们应该设置的Epoch大小和迭代次数呢?通过下面的举例说明相信你一定会深刻明白。
举例说明
epoch一次:训练时,所有训练数据集都训练过一次。
举个例子:mnist 数据集有 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 = 100 对模型进行训练。
- 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: 60000/100=600
- 每个 Epoch 需要完成的 Batch 个数: 600
- 每个 Epoch 具有的 Iteration 个数: 600(完成一个Batch训练,相当于参数Iteration一次,)
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