训练神经网络时的纪元与迭代

作者: 狗头军师
发布时间: 2024-06-27 10:59:27 (26天前)

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v-star*위위 | 2020-08-24 14-49

在神经网络术语中：一个历元 =一个直传和一个向后通所有的训练样本批处理大小 =一次向前/向后传递中的训练示例数。批处理大小越大，您将需要更多的内存空间。的数目迭代 =进程数，每遍使用[批量大小]数目的实例。明确地说，一次通过=一次向前通过+一次向后通过（我们不将向前和向后计算为两个不同的通过）。示例：如果您有1000个培训示例，并且批次大小为500，那么将需要2次迭代才能完成1个纪元。仅供参考：权衡批次大小与迭代次数以训练神经网络 “批处理”一词含糊不清：有些人用它来指定整个训练集，有些人用它来指代一次向前/向后通过中的训练示例数（就像我在此答案中所做的那样）。为了避免这种歧义并清楚地表明批次与一次向前/向后传递中的训练示例数量相对应，可以使用术语mini-batch。

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