关于 epoch、 iteration和batchsize

原文: http://blog.csdn.net/sinat_30071459/article/details/50721565

深度学习中经常看到epoch、 iteration和batchsize,下面按自己的理解说说这三个的区别:

(1)batchsize:批大小。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;

(2)iteration:1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次;

(3)epoch:1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次;

举个例子,训练集有1000个样本,batchsize=10,那么:

训练完整个样本集需要:

100次iteration,1次epoch。

关于batchsize可以看看这里

时间: 2024-11-06 03:19:51

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epoch、 iteration和batchsize区别

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深度学习基础——Epoch、Iteration、Batchsize

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epoch,iteration,batch,batch_size

epoch:训练时,所有训练图像通过网络训练一次?(一次前向传播+一次后向传播):测试时,所有测试图像通过网络一次?(一次前向传播).Caffe不用这个参数. batch_size:1个batch包含的图像数目,通常设为2的n次幂,常用的包括64,128,256.                        网络较小时选用256,较大时选用64. iteration?:训练时,1个batch训练图像通过网络训练一次?(一次前向传播+一次后向传播),每迭代一次权重更新一次:测试时,1个batch

CNN学习笔记3

区分深度学习中epoch.iteration.batchsize (1)batchsize: 批大小.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(2)iteration: 1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次 (3)epoch: 1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次 eg 训练集有1000个样本,batchsize=10,那么:训练完整个样本集需要100次iteration,1次epoch.

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pytorch数据读取机制: sampler生成索引index,根据索引从DataSet中获取图片和标签 1.torch.utils.data.DataLoader 功能:构建可迭代的数据装在器 dataset:Dataset类,决定数据从哪读取及如何读取 batchsize:批大小 num_works:是否多进程读取数据,当条件允许时,多进程读取数据会加快数据读取速度. shuffle:每个epoch是否乱序 drop_last:当样本数不能被batchsize整除时,是否舍弃最后一批数据 D