深度学习： Epoch 是什么？

2024-05-10 11:30:37

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神经网络的训练
- 梯度下降法
Epoch
batchsize
iterations

神经网络的训练

梯度下降法

学习率：步长更大= 学习率更高

误差函数不断减小。

如果训练数据过多，无法一次性将所有数据送入计算。

现将数据分成几个部分： batch

分多个 batch , 逐一送入计算训练

Epoch

一个epoch , 表示：所有的数据送入网络中，完成了一次前向计算 + 反向传播的过程。

由于一个epoch 常常太大，分成几个小的 baches .

将所有数据迭代训练一次是不够的，需要反复多次才能拟合、收敛。

在实际训练时、将所有数据分成多个batch ，每次送入一部分数据。

使用单个epoch 更新权重不够。

随着epoch 数量的增加，权重更新迭代的次数增多，曲线从最开始的不拟合状态，进入优化拟合状态，最终进入过拟合。

epoch 如何设置：大小与数据集的多样化程度有关，多样化程度越强， epoch 越大。

batchsize

每个batch 中：训练样本的数量。

batch size 大小的选择也很重要，最优化网络模型的性能+速度。

当数据量较小，计算机可以承载只有1个batch 的训练方式时，收敛效果会好。

mini-batch : 将所有数据分为若干个batch , 每个batch 包含一部分训练样本。。

iterations

完成一次epoch 需要的batch 个数

batch numbers 就是 iterations .

分为了多少个batch? : 数据总数/ batch_size

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