机器学习中Batch Size、Iteration和Epoch的概念

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机器学习中Batch Size、Iteration和Epoch的概念

Batch Size:批尺寸.机器学习中参数更新的方法有三种: (1)Batch Gradient Descent,批梯度下降,遍历全部数据集计算一次损失函数,进行一次参数更新,这样得到的方向能够更加准确的指向极值的方向,但是计算开销大,速度慢: (2)Stochastic Gradient Descent,随机梯度下降,对每一个样本计算一次损失函数,进行一次参数更新,优点是速度快,缺点是方向波动大,忽东忽西,不能准确的指向极值的方向,有时甚至两次更新相互抵消: (3)Mini-batch Gr…

神经网络中Batch Size的理解

直观的理解:Batch Size定义:一次训练所选取的样本数.Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度.同时其直接影响到GPU内存的使用情况,假如你GPU内存不大,该数值最好设置小一点. 为什么要提出Batch Size?在没有使用Batch Size之前,这意味着网络在训练时,是一次把所有的数据(整个数据库)输入网络中,然后计算它们的梯度进行反向传播,由于在计算梯度时使用了整个数据库,所以计算得到的梯度方向更为准确.但在这情况下,计算得到不同梯度值差别巨大,难以使用一个全局的学习率,…

batch，iteration，epoch 什么意思

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iter…

一文读懂神经网络训练中的Batch Size，Epoch，Iteration

一文读懂神经网络训练中的Batch Size,Epoch,Iteration 作为在各种神经网络训练时都无法避免的几个名词,本文将全面解析他们的含义和关系. 1. Batch Size 释义:批大小,即单次训练使用的样本数为什么需要有 Batch_Size :batch size 的正确选择是为了在内存效率和内存容量之间寻找最佳平衡. Batch size调参经验总结: 相对于正常数据集,如果Batch_Size过小,训练数据就会非常难收敛,从而导致underfitting. 增大Batch_…

深度学习中 epoch，[batch size], iterations概念解释

one epoch:所有的训练样本完成一次Forword运算以及一次BP运算 batch size:一次Forword运算以及BP运算中所需要的训练样本数目,其实深度学习每一次参数的更新所需要损失函数并不是由一个{data:label}获得的,而是由一组数据加权得到的,这一组数据的数量就是[batch size].当然batch size 越大,所需的内存就越大,要量力而行 iterations(迭代):每一次迭代都是一次权重更新,每一次权重更新需要batch size个数据进行Forward运…

Spark Streaming中动态Batch Size实现初探

本期内容 : BatchDuration与 Process Time 动态Batch Size Spark Streaming中有很多算子,是否每一个算子都是预期中的类似线性规律的时间消耗呢? 例如:join操作和普通Map操作的处理数据的时间消耗是否会呈现出一致的线性规律呢,也就是说,并非数据量规模越大就是简单加大BatchDuration 就可以解决问题的,数据量是一个方面,计算的算子也是一个考量的因素. 使用BatchSize来适配我们的流处理程序 : 线上的处理程序越来越重要,流入的数据…