EPOCH, BATCH, INTERATION
CIFAR10 数据集有 50000 张训练图片,10000 张测试图片。现在选择 Batch Size = 256 对模型进行训练。
- 每个 Epoch 要训练的图片数量:
- 训练集具有的 Batch 个数:
- 每个 Epoch 需要完成的 Batch 个数:
- 每个 Epoch 具有的 Iteration 个数:
- 每个 Epoch 中发生模型权重更新的次数:
- 训练
代后,模型权重更新的次数:
- 不同代的训练,其实用的是同一个训练集的数据。第
代和第
代虽然用的都是训练集的五万张图片,但是对模型的权重更新值却是完全不同的。因为不同代的模型处于代价函数空间上的不同位置,模型的训练代越靠后,越接近谷底,其代价越小
EPOCH:训练样本全部跑一遍 就是一个EPOCH
BATCH SIZE:就一个BATCH有多少个样本
EPOCH, BATCH, INTERATION的更多相关文章
- TensorFlow之DNN(二):全连接神经网络的加速技巧(Xavier初始化、Adam、Batch Norm、学习率衰减与梯度截断)
在上一篇博客<TensorFlow之DNN(一):构建“裸机版”全连接神经网络>中,我整理了一个用TensorFlow实现的简单全连接神经网络模型,没有运用加速技巧(小批量梯度下降不算哦) ...
- Deep Learning 16:用自编码器对数据进行降维_读论文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”的笔记
前言 论文“Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks”是深度学习鼻祖hinton于2006年发表于<SCIENCE > ...
- Deeplearning原文作者Hinton代码注解
[z]Deeplearning原文作者Hinton代码注解 跑Hinton最初代码时看到这篇注释文章,很少细心,待研究... 原文地址:>http://www.cnblogs.com/BeDPS ...
- 限制波尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machines)
能量模型的概念从统计力学中得来,它描述着整个系统的某种状态,系统越有序,系统能量波动越小,趋近于平衡状态,系统越无序,能量波动越大.例如:一个孤立的物体,其内部各处的温度不尽相同,那么热就从温度较高的 ...
- Reducing the Dimensionality of data with neural networks / A fast learing algorithm for deep belief net
Deeplearning原文作者Hinton代码注解 Matlab示例代码为两部分,分别对应不同的论文: . Reducing the Dimensionality of data with neur ...
- 学习笔记TF020:序列标注、手写小写字母OCR数据集、双向RNN
序列标注(sequence labelling),输入序列每一帧预测一个类别.OCR(Optical Character Recognition 光学字符识别). MIT口语系统研究组Rob Kass ...
- 【机器学习】DNN训练中的问题与方法
感谢中国人民大学的胡鹤老师,人工智能课程讲的很有深度,与时俱进 由于深度神经网络(DNN)层数很多,每次训练都是逐层由后至前传递.传递项<1,梯度可能变得非常小趋于0,以此来训练网络几乎不会有什 ...
- Keras 学习之旅(一)
软件环境(Windows): Visual Studio Anaconda CUDA MinGW-w64 conda install -c anaconda mingw libpython CNTK ...
- 深度学习之 rnn 台词生成
深度学习之 rnn 台词生成 写一个台词生成的程序,用 pytorch 写的. import os def load_data(path): with open(path, 'r', encoding ...
随机推荐
- miniui 使用心得
MiniUI demo实例使用心得:1.渲染速度很快2快速维护数据 3多种编辑方式 如 弹窗 直接下方显示form 下方显示tab 等4.树形 编辑 联动 5验证表单6文本框内 选择框 保存的多个选项 ...
- ECharts柱状图添加点击事件
参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/33050579 https://blog.csdn.net/sophia_xiaoma/article/details/780559 ...
- Spring ApplicationListener使用方法及问题
使用场景 在一些业务场景中,当容器初始化完成之后,需要处理一些操作,比如一些数据的加载.初始化缓存.特定任务的注册等等.这个时候我们就可以使用Spring提供的ApplicationListener来 ...
- zzw原创_LIKE与regexp_like中的_及转义符
1.select table_name from user_tables where table_name like 'MENU%';查出以下表MENUMENUGGG_131MENU_132MENU ...
- Oracle12c中容错&性能新特性之表空间组
1. 简介 表空间组可以使用户消耗来自多个表空间的临时表空间.表空间组有如下特点: 1) 至少包含一个表空间.表空间组中包含的最大表空间数没有限制. 2) 和表空间共 ...
- vscode代码保存时自动格式化成ESLint风格(支持VUE)
一.问题 vscode的默认的代码格式化ctrl+shift+f 无法通过eslint的代码风格检查是一个非常蛋疼的问题 同样在进行vue项目开发的时候,使用eslint代码风格检查是没啥问题的,但是 ...
- [IOS微信] Unicode码 转化为字符串
最近在研究IOS手机备份的数据,里面的微信数据中,每一个微信账号对应一个文件:mmsetting.archive 用来保存此账号的详细信息. 该文件是一个加强版的plist文件(此文件使用的是plis ...
- nyoj-0708-ones(dp)
nyoj-0708-ones 题意:用1,+,*,(,). 这四个符号组成表达式表达数s(0 <= s <= 10000),且1最少时1的的个数 状态转移方程: dp[i] = min(d ...
- laravel Eloquent 查询数据库判断获取的内容是否为空
原文地址:https://www.cnblogs.com/love-snow/articles/7205338.html 在使用 Laravel Eloquent 模型时,我们要判断取出的结果集是否为 ...
- PHP开发者的Linux学习之路
谈起一个高效动态网站的构建,那就不得不提到LAMP,即Linux操作系统.Apache网络服务器.Mysql数据库.Perl.PHP或Python编程语言等开源产品所组成的网站架构框架,其最大的优势是 ...