深度学习中的batch和epoch

Batch是大小，epoch是数量

什么是Batch？

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。将批处理视为循环迭代一个或多个样本并进行预测。在批处理结束时，将预测与预期输出变量进行比较，并计算误差。从该错误中，更新算法用于改进模型，例如沿误差梯度向下移动。训练数据集可以分为一个或多个Batch。当所有训练样本用于创建一个Batch时，学习算法称为批量梯度下降。当批量是一个样本的大小时，学习算法称为随机梯度下降。当批量大小超过一个样本且小于训练数据集的大小时，学习算法称为小批量梯度下降。

在小批量梯度下降的情况下，流行的批量大小包括32,64和128个样本。

什么是Epoch？

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。例如，如上所述，具有一批的Epoch称为批量梯度下降学习算法。您可以将for循环放在每个需要遍历训练数据集的epoch上，在这个for循环中是另一个嵌套的for循环，它遍历每批样本，其中一个批次具有指定的“批量大小”样本数。

epochs 数量传统上很大，通常是数百或数千，允许学习算法运行直到模型的误差被充分地最小化了。您可能会看到文献和教程设置为10,100,500,1000和更大的时期数量的示例。通常创建线图，其显示沿x轴的时间以及模型在y轴上的误差或技能。这些图有时被称为学习曲线。这些图可以帮助诊断模型是否已经过度学习，学习不足或者是否适合训练数据集。

工作实例

最后，让我们用一个小例子来说明这一点。

假设您有一个包含200个样本（数据行）的数据集，并且您选择的Batch大小为5和1,000个Epoch。

这意味着数据集将分为40个Batch，每个Batch有5个样本。每批五个样品后，模型权重将更新。

这也意味着一个epoch将涉及40个Batch或40个模型更新。

有1000个Epoch，模型将暴露或传递整个数据集1,000次。在整个培训过程中，总共有40,000Batch。

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