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深度学习中Epoch、Batch以及Batch size的设定 - 知乎
深度学习中Epoch、Batch以及Batch size的设定 - 知乎切换模式写文章登录/注册深度学习中Epoch、Batch以及Batch size的设定风度丶Epoch（时期）：当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次>epoch。（也就是说，所有训练样本在神经网络中都 进行了一次正向传播 和一次反向传播 ）再通俗一点，一个Epoch就是将所有训练样本训练一次的过程。然而，当一个Epoch的样本（也就是所有的训练样本）数量可能太过庞大（对于计算机而言），就需要把它分成多个小块，也就是就是分成多个Batch 来进行训练。**Batch（批 / 一批样本）：将整个训练样本分成若干个Batch。Batch_Size（批大小）：每批样本的大小。Iteration（一次迭代）：训练一个Batch就是一次Iteration（这个概念跟程序语言中的迭代器相似）为什么要使用多于一个epoch?在神经网络中传递完整的数据集一次是不够的，而且我们需要将完整的数据集在同样的神经网络中传递多次。但请记住，我们使用的是有限的数据集，并且我们使用一个迭代过程即梯度下降来优化学习过程。如下图所示。因此仅仅更新一次或者说使用一个epoch是不够的。随着epoch数量增加，神经网络中的权重的更新次数也在增加，曲线从欠拟合变得过拟合。那么，到底多少个epoch最合适，这个问题没有正确答案，对于不同的数据集，答案都不相同。Batch Size直观的理解：Batch Size定义：一次训练所选取的样本数。Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到GPU内存的使用情况，假如GPU内存不大，该数值最好设置小一点。为什么要提出Batch Size？在没有使用Batch Size之前，这意味着网络在训练时，是一次把所有的数据（整个数据库）输入网络中，然后计算它们的梯度进行反向传播，由于在计算梯度时使用了整个数据库，所以计算得到的梯度方向更为准确。但在这情况下，计算得到不同梯度值差别巨大，难以使用一个全局的学习率，所以这时一般使用Rprop这种基于梯度符号的训练算法，单独进行梯度更新。在小样本数的数据库中，不使用Batch Size是可行的，而且效果也很好。但是一旦是大型的数据库，一次性把所有数据输进网络，肯定会引起内存的爆炸。所以就提出Batch Size的概念。Batch Size合适的优点：1、通过并行化提高内存的利用率。就是尽量让你的GPU满载运行，提高训练速度。2、单个epoch的迭代次数减少了，参数的调整也慢了，假如要达到相同的识别精度，需要更多的epoch。3、适当Batch Size使得梯度下降方向更加准确。Batch Size从小到大的变化对网络影响1、没有Batch Size，梯度准确，只适用于小样本数据库2、Batch Size=1，梯度变来变去，非常不准确，网络很难收敛。3、Batch Size增大，梯度变准确，4、Batch Size增大，梯度已经非常准确，再增加Batch Size也没有用注意：Batch Size增大了，要到达相同的准确度，必须要增大epoch。GD（Gradient Descent）：就是没有利用Batch Size，用基于整个数据库得到梯度，梯度准确，但数据量大时，计算非常耗时，同时神经网络常是非凸的，网络最终可能收敛到初始点附近的局部最优点。SGD（Stochastic Gradient Descent）：就是Batch Size=1，每次计算一个样本，梯度不准确，所以学习率要降低。mini-batch SGD：就是选着合适Batch Size的SGD算法，mini-batch利用噪声梯度，一定程度上缓解了GD算法直接掉进初始点附近的局部最优值。同时梯度准确了，学习率要加大。发布于 2021-07-16 16:11深度学习（Deep Learning）赞同 21818 条评论分享喜欢收藏申请
深度学习 Epoch、Batchsize、Batchnumber、Iterations 理解_batch number深度学习-CSDN博客
>深度学习 Epoch、Batchsize、Batchnumber、Iterations 理解_batch number深度学习-CSDN博客
深度学习 Epoch、Batchsize、Batchnumber、Iterations 理解
最新推荐文章于 2023-12-29 10:30:00 发布
远岫出烟云
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深度学习 Epoch、Batchsize、Batchnumber、Iterations 理解
梯度下降法 首先让我们来回顾一下这个常见的不能再常见的算法。梯度下降法是机器学习中经典的优化算法之一，用于寻求一个曲线的最小值。所谓"梯度"，即一条曲线的坡度或倾斜率，"下降"指代下降递减的过程。 梯度下降法是迭代的，也就是说我们需要多次计算结果，最终求得最优解。梯度下降的迭代质量有助于使输出结果尽可能拟合训练数据。 梯度下降法中有一个称为学习率的参数，如上图左所示，在算法开始时，步长更大，即学习率更高。随着点的下降，步长变短，即学习率变短。此外，误差函数也在不断减小。
在训练模型时，如果训练数据过多，无法一次性将所有数据送入计算，那么我们就会遇到epoch，batchsize，iterations这些概念。为了克服数据量多的问题，我们会选择将数据分成几个部分，即batch，进行训练，从而使得每个批次的数据量是可以负载的。将这些batch的数据逐一送入计算训练，更新神经网络的权值，使得网络收敛。
Epoch 一个epoch指代所有的数据送入网络中完成一次前向计算及反向传播的过程。由于一个epoch常常太大，计算机无法负荷，我们会将它分成几个较小的batches。那么，为什么我们需要多个epoch呢？我们都知道，在训练时，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，我们将所有数据分成几个batch，每次送入一部分数据，梯度下降本身就是一个迭代过程，所以单个epoch更新权重是不够的。 下图展示了使用不同个数epoch训练导致的结果。 可见，随着epoch数量的增加，神经网络中权重更新迭代的次数增多，曲线从最开始的不拟合状态，慢慢进入优化拟合状态，最终进入过拟合。 因此，epoch的个数是非常重要的。那么究竟设置为多少才合适呢？恐怕没有一个确切的答案。对于不同的数据库来说，epoch数量是不同的。但是，epoch大小与数据集的多样化程度有关，多样化程度越强，epoch应该越大。
Batch Size 所谓Batch就是每次送入网络中训练的一部分数据，而Batch Size就是每个batch中训练样本的数量 上文提及，每次送入训练的不是所有数据而是一小部分数据，另外，batch size 和batch numbers不是同一个概念~ Batch size大小的选择也至关重要。为了在内存效率和内存容量之间寻求最佳平衡，batch size应该精心设置，从而最优化网络模型的性能及速度。 下图为batch size不同数据带来的训练结果，其中，蓝色为所有数据一并送入训练，也就是只有1个batch，batch内包含所有训练样本。绿色为minibatch，即将所有数据分为若干个batch，每个batch内包含一小部分训练样本。红色为随机训练，即每个batch内只有1个训练样本。 上图可见，蓝色全数据效果更好，当数据量较小，计算机可以承载的时候可以采取这种训练方式。绿色的mini分批次训练精度略有损失，而红色的随机训练，难以达到收敛状态。
Iterations 所谓iterations就是完成一次epoch所需的batch个数。 刚刚提到的，batch numbers就是iterations。 简单一句话说就是，我们有2000个数据，分成4个batch number，那么batch size就是500。运行所有的数据进行训练，完成1个epoch，需要进行4次iterations。
batch number = iterations
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深度学习 Epoch、Batchsize、Batchnumber、Iterations 理解
深度学习 Epoch、Batchsize、Batchnumber、Iterations 理解梯度下降法首先让我们来回顾一下这个常见的不能再常见的算法。梯度下降法是机器学习中经典的优化算法之一，用于寻求一个曲线的最小值。所谓"梯度"，即一条曲线的坡度或倾斜率，"下降"指代下降递减的过程。梯度下降法是迭代的，也就是说我们需要多次计算结果，最终求得最优解。梯度下降的迭代质量有助于使输出结果尽可能拟...
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专栏目录
Keras框架中的epoch、bacth、batch size、iteration使用介绍
09-16
主要介绍了Keras框架中的epoch、bacth、batch size、iteration使用介绍，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
验证one epoch with multi-batch and signle batch 矩阵数据
最新发布
01-03
验证one epoch with multi-batch and signle batch 矩阵数据
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深度学习中的Epoch
weixin_44627014的博客
12-29
759
在深度学习中，Epoch（中文译为“时代”或“纪元”）是指模型训练过程中所有训练样本都被正向和反向传播过一次的次数。简而言之，一个Epoch表示整个训练数据集被模型使用一次。Epoch是深度学习模型迭代训练的基本单位，影响着模型学习的效果和收敛速度。在深度学习中，Epoch是调整模型性能和训练效果的关键参数之一。通过对Epoch的合理选择，我们能够更好地训练出具有优秀泛化能力的深度学习模型。
深度学习——Batch Norm简介
johnny_love_1968的博客
06-15
853
深度学习——Batch Norm
文章目录深度学习——Batch Norm前言：为什么要正则化一.单一神经元的正则化二. Batch Norm
前言：为什么要正则化
关于这个问题，举一个生活上的例子。我们知道在工业生产的时候，只有标准化的，流水线的生产方式，效率才是高的。一个流水线上生产的产品，几乎都是一模一样的。为什么要这样？因为这样生产效率高。如果一个流水线上一会儿生产特斯拉，一会儿又生产法拉利，那么这个流水线光折腾不同的零件就够让人折腾了，谈何加快效率？
在神经网络当中也是这样子，如果所有层的输入数据
nn.BatchNorm讲解，nn.BatchNorm1d, nn.BatchNorm2d代码演示
qq_40671063的博客
09-22
2万+
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机器学习概念：超参数/batch/epoch/iteration
weixin_44421594的博客
03-27
1435
超参数：机器学习中指开始学习过程之前设置值的参数，其他参数的值通过训练得出。
百度百科
定义关于模型的更高层次的概念，如复杂性或学习能力。
不能直接从标准模型培训过程中的数据中学习，需要预先定义。
可以通过设置不同的值，训练不同的模型和选择更好的测试值来决定。
如：学习率、深层神经网络隐藏层数等。
Batch：每次送入网络中训练的一部分数据。
一个批量，可以把数据分成一个batch，也...
神经网络中epoch、batch、batchsize
qq_45857607的博客
11-21
5474
epoch、batch、batchsize理解
深度学习中epoch、batch、batch size和iterations详解
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满目星辰
04-30
2万+
1.epoch
在训练一个模型时所用到的全部数据；
备注：一般在训练时都要使用多于一个的epoch，因为在神经网络中传递完整的数据集仅仅一次是不够的，只有将完整的数据集在同样的神经网络中传递多次，才会得到比较优秀的训练效果，当然也不行，容易过拟合，所以要根据实验选择自己最合适的。
epochs：
epochs被定义为向前和向后传播中所有批次的单次训练迭代。这意味着一个周期是整个数据的单次向前和向后传递。简单说，epochs指的就是训练过程中数据将被“轮”多少次，就这样。
2.batch
Kera
batchsize、iteration、epoch之间的关系
Anne332的博客
12-07
5303
batchsize、iteration、epoch之间的关系
有的时候总是会弄错batchsize、iteration、epoch之间的关系，现在终于明白了。
1、batchsize是批次大小，假如取batchsize=24，则表示每次训练时在训练集中取24个训练样本进行训练。
2、iteration是迭代次数，1个iteration就等于一次使用24（batchsize大小）个样本进行训练。
3、epoch，1个epoch就等于一次使用训练集中全部样本训练一次。
如果1个epoch=1000，batchs
深度学习中的Epoch，Batchsize，Iterations深刻理解
湾区人工智能
11-25
6066
【嵌牛导读】Epoch，Batchsize，Iterations，这三个都是深度学习训练模型时经常遇到的概念。你一定有过这样的时刻，面对这几个词傻傻分不清楚，这三个概念究竟是什么，它们又有什么区别？
【嵌牛鼻子】深度学习，梯度下降，Epoch，Batchsize，Iterations
【嵌牛提问】深度学习中的Epoch，Batchsize，Iterations，都是什么意思
【嵌牛正文】
...
剖析深度学习中的epoch与batch_size关系、代码
码农研究僧的博客
10-19
1484
为了区分深度学习中这两者的定义，详细讲解其关系以及代码在 PyTorch 中，“epoch”（周期）和 “batch size”（批大小）是训练神经网络时的两个重要概念它们用于控制训练的迭代和数据处理方式。Epoch 是指整个训练数据集被神经网络完整地遍历一次的次数。在每个 epoch 中，模型会一次又一次地使用数据集中的不同样本进行训练，以更新模型的权重。通常，一个 epoch 包含多个迭代（iterations），每个迭代是一次权重更新的过程。
【目标检测】epoch、batch、batch_size理解
01-20
1 epoch 当一个完整的数据集通过神经网络一次并且返回一次的过程称为一个epoch。 然而，当一个epoch对于计算机太过庞大时，就需要...在没有使用Batch Size之前，这意味着网络在训练时，是一次把所有的数据（整个数据库
keras中epoch,batch,loss,val_loss用法说明
09-16
主要介绍了keras中epoch,batch,loss,val_loss用法说明，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
详解深度学习Batchnorm
陈伟的梦呓
12-25
3117
Batchnorm是深度网络中经常用到的加速神经网络训练，加速收敛速度及稳定性的算法，可以说是目前深度网络必不可少的一部分。
为什么Batchnorm
机器学习领域有个很重要的假设：IID独立同分布假设，就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的，这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。那BatchNorm的作用是什么呢？BatchNorm就是在深度神经网络训练过程...
lot number和 batch number的区别
天下布武之信长的专栏
12-06
2777
使用相同原料并且生产过程相同的叫：batch number
同一次生产的产品叫：lot number
batch number 的概念要大于lot number
batchnorm原理及代码详解
qinglv1的博客
07-14
1780
转载自：http://www.ishenping.com/ArtInfo/156473.html
batchnorm原理及代码详解
原博文
原微信推文
见到原作者的这篇微信小文整理得很详尽、故在csdn上转载其文章、我觉得先Mark下来！便于以后研究！
前言
Face book AI research（FAIR）吴育昕-凯明联合推出重磅新作Group Normbalizat...
mybatis注解开发使用foreach
m0_54849806的博客
03-28
267
写法看代码：
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