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Epoch、Batch与Iteration简答理解

​揭秘神经网络训练的三大神秘要素:Epoch、Batch与Iteration在探索深度学习的奇妙世界时,你是否曾被Epoch、Batch和Iteration这三个术语搞得晕头转向?...三、Iteration:每一次更新,都是向更优迈进的步伐Iteration,这个听起来就充满动感的词汇,代表着神经网络在训练过程中每一次参数的更新。...而这个过程,就是一次Iteration。在整个训练过程中,Iteration的数量与Epoch和Batch Size密切相关。...一个Epoch通常包含多个Iterations,而Iteration的总数则取决于Epoch数和每个Batch的大小。...现在,你是否已经对Epoch、Batch和Iteration有了更深入的了解呢?如果你对深度学习充满好奇,想要探索更多未知的领域,那就赶快加入我们的行列吧!

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    训练数据量中关于batch_size,iteration和epoch的概念

    用mini-batch的方法定义batch_size,把数据分成小批量,每小批的大小batch_size=100iteration迭代,即训练学习循环一遍(寻找最优参数(权重和偏置))。...比如 iteration=30000,循环一遍即执行了30000次迭代。...当 batch_size=100,可以说执行完一遍 iteration,即执行了30000次 batch_sizeepochepoch 是一个单位。...(即:遍历一次所有数据,就称为一个 epoch)实例训练数据量:60000 mini-batch方法:batch_size = 100 迭代次数:iteration = 30000 平均每个epoch的重复次数...:60000 / 100 = 600 当迭代进行到600次时,即视为完成了一个epoch 30000 / 600 = 50 从这个实例可以看出,执行完一遍 iteration,完成了50个 epoch

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