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
- python low版线程池
1.low版线程池设计思路:运用队列queue 将线程类名放入队列中,执行一个就拿一个出来import queueimport threading class ThreadPool(object): ...
- PAT 1035 Password
1035 Password (20 分) To prepare for PAT, the judge sometimes has to generate random passwords for ...
- jackson实体转json时 为NULL不参加序列化的汇总
首先加入依赖 <dependency> <groupId>com.google.code.gson</groupId> <artifactId>gson ...
- SQL SERVER版本补丁体系及升级
首先了解几个定义: RTM : 表示 Release to Manufacturing ,这是产品的原始发布版本,当从光盘或 MSDN 下载的默认版本.不过现在下载 SQL Server 版本时,也有 ...
- CentOS和AIX查看系统序列号
一.CentOS查看系统序列号 dmidecode -t dmidecode--将DMI数据库中的信息解码,以可读的文本方式显示:该命令需要root权限. -t 1--DMI数据库包含包括BIOS.系 ...
- axios ajax fetch 区别
请求方式千千万,axios是一种对ajax的封装,fetch是一种浏览器原生实现的请求方式,跟ajax对等
- facebook广告上传Invalid appsecret_proof provided in the API argument
Status: 400 Response: { "error": { "message": "Invalid appsecret_proof prov ...
- UVa 11825 - Hackers' Crackdown DP, 枚举子集substa = (substa - 1)&sta 难度: 2
题目 https://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&a ...
- Python之路-python基础二(补充)
本章内容: 三元运算 八进制,十六进制,十进制与二进制的转换 集合的修改方法 字符串常用方法 三元运算 三元运算简化了if else的语句,将四行代码简化为一行.三元运算的格式 ...
- java关于集合的遍历与增强for循环(foreach)的使用
java集合类的使用可以说是无处不在,总的我们可以将之分为三大块,分别是从Collection接口延伸出的List.Set和以键值对形式作存储的Map类型集合. 许多情况需要我们遍历出集合 ...