机器学习中常用的变量名

batchsize:中文翻译为批大小(批尺寸)。在深度学习中,一般采用SGD训练,即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练;
iteration:中文翻译为迭代,1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次;一个迭代 = 一个正向通过+一个反向通过
epoch:迭代次数,1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次;一个epoch = 所有训练样本的一个正向传递和一个反向传递

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时间: 2024-10-23 06:07:01

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原文地址:机器学习中常用的矩阵求导公式作者:MachineLearner 矩阵求导好像读书的时候都没学过,因为讲矩阵的课程上不讲求导,讲求导的课又不提矩阵.如果从事机器学习方面的工作,那就一定会遇到矩阵求导的东西.维基百科上:http://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_calculus , 根据Y与X的不同类型(实值,向量,矩阵),给出了具体的求导公式,以及一堆相关的公式,查起来都费劲. 其实在实际的机器学习工作中,最常用到的就是实值函数y对向量X的求导,定义如下(其

ASP中轻松实现变量名-值变换

用过PHP的朋友都知道,PHP中变量的使用灵活方便,特别是能在字符串中方便实现变量名-值变换,使得整个PHP代码更显简洁优美.比如一条更新数据库的SQL语句只需写成:"update users set password='$password', group=$group, name='$username' where account='$account'",其中的$password.$group.$username.$account便会被实际的变量值替换,而在ASP中要实现相同的功能必

汇编中标号与变量名的区别

转:blog.sina.com.cn/s/blog_78021ae10100vnwk.html 当程序中要跳转到另一位置时,需要有一个标识来指示新的位置,这就是标号,通过在目标地址的前面放上一个标号,可以在指令中使用标号来代替直接使用地址. 使用变量是任何编程语言都要遇到的工作.变量是计算机内存中已命名的存储位置,在大部分的语言中都有很多种类的变量,如整数型.浮点型和字符串等,不同的变量有不同的用途和尺寸,比如说虽然长整数和单精度浮点数都是32位长,但它们的用途不同. 顾名思义,变量的值在程序运

解决ambiguous symbol命名空间中类名、变量名冲突的问题

最近在将一个复杂的工程集成到现有的项目中.编译时发现,有的变量名冲突了,提示就是xxxx ambiguous symbol,并且在编译输出时,指明了两个文件当中特定的变量名或者类名相同.出现这个编译错误的原因是,在工程中加载了两个头文件,这两个头文件中包含相同的类名或者变量名,解决及避免出现此类错误的方法如下: 代码库尽量包含在一个命名空间中.在我们写一个大的程序时,一些变量可能会与其他工程造成重名,所以加命名空间是很有必要的:另外,在自己的代码库中命名的类名变量名尽量以代码库的名称开头,这样大

c#中@开头的变量名

在 C#  规范中, @  可以作为标识符(类名.变量名.方法名等)的第一个字符,以允许C# 中保留关键字作为自己定义的标识符.如 class @class { public static void @static(bool @bool) { if (@bool) System.Console.WriteLine("true"); else System.Console.WriteLine("false"); } } class Class1 { static vo

js中,var 修饰变量名和不修饰的区别

js中 允许在定义变量的时候 不加var 修饰符.js会在当前作用域下寻找上下文是否定义了此变量, 如果没有找到则会为这个变量分配内存.当且将其视为window的成员. 也就是全局变量. 如果加了var 修饰符. js会重新为这个变量分配内存,不论当前上下文中是否已经定义过了.这个变量的作用域就为当前上下文. 即局部变量. 不加var的写法是强烈不推荐的.1. 语义不清楚. 2. 团队开发时,容易覆盖掉其它作用域内的变量,引发异常.3. 给window对象添加不必要成员. 等等

SHELL中常用特殊变量

$0 获取当前执行的SHELL脚本的文件名,包括路径. 注:basename 只要文件名,dirname 只要文件所以路径. $n 获取当前的执行的shell脚本的第n个参数值,n=1-9,当n为0时表示脚本的文件名,如果n大于9,用大括号括起${10}. $# 获取当前shell命令行终参数的总个数,命令演示如上图所示. $? 获取执行上一个指令的返回值(0为成功,非0为失败)#这个变量很常用

shell语法—shell 中特殊的变量名

现在我们新建一个demo1.sh 脚本文件,代码如图 chomd +x demo1.sh   给脚本执行权限. 我们在命令行输入 让我们来看下执行的结果 大家可以自己写一个脚本执行 试试,有什么问题,欢迎大家指出,让我们共同进步!

机器学习中的正则化和范数规则化

机器学习中的正则化和范数规则化 正则化和范数规则化 文章安排:文章先介绍了正则化的定义,然后介绍其在机器学习中的规则化应用L0.L1.L2规则化范数和核范数规则化,最后介绍规则化项参数的选择问题. 正则化(regularization)来源于线性代数理论中的不适定问题,求解不适定问题的普遍方法是:用一族与原不适定问题相“邻近”的适定问题的解去逼近原问题的解,这种方法称为正则化方法.如何建立有效的正则化方法是反问题领域中不适定问题研究的重要内容.通常的正则化方法有基于变分原理的Tikhonov正则