Allen Lysander
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一个Epoch意味着训练数据集中的每个样本都有机会更新内部模型参数。. Epoch由一个或多个Batch组成。. 选择合适的 epoch 数量是一个关键的问题，因为它会影响到模型的性能和训练时间。. 通常，epoch 数量越多，模型在训练数据上的性能越好。. 但是，随着 epoch 数量 ...
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中国科学院计算技术研究所 计算机科学博士. 一个epoch是指把所有训练数据完整的过一遍. 发布于 2016-04-22 08:03. MtnDew. Marathon/Sudoku/Aviation. e（一）poch（波）的意思. 发布于 2016-12-04 22:48. 最近正在使用 mxnet培训cnn模型，mxnet中 mxnet.model.Feedforward类中有一个 num_epoch ...
假设epoch=100，迭代 100*N/b 次，在迭代 2*N/b 次时，已经走到山底了，loss也不再降了，那么后面的 98*N/b 就不用走了，因为再怎么走也就是在这个最低点徘徊了。. 3. 再结合题主问题再总结一下. 所以在内存有限的情况下，减小batch_size的情况下应该相应减小的是 ...
一个 epoch 通常包含多个 step。. 此外，再顺便介绍一下在机器学习、深度学习的神经网络模型中，其他一些常见名词的具体含义。. batch：一般翻译为“ 批次 ”，表示 一次性输入模型 的 一组样本。. 在神经网络的训练过程中，训练数据往往是很多的，比如几万条 ...
epoch. 英音： [ˈiːpɒk] 美音： [ˈepək] 例句：. It was meant to sound like an epoch-making declaration. 有意让它听起来像是一个划时代的宣言。. The death of the emperor marked the end of an epoch in the country's history. 皇帝驾崩标志着该国历史上一个时代的结束。. The Renaissance was an epoch of ...
每个 Epoch 需要完成的 Batch 个数： 600. 每个 Epoch 具有的 Iteration 个数： 600（完成一个Batch训练，相当于参数迭代一次）. 每个 Epoch 中发生模型权重更新的次数：600. 训练 10 个Epoch后，模型权重更新的次数： 600*10=6000. 不同Epoch的训练，其实用的是同一个训练集的 ...
Apr 26, 2021 · 为什么这么说？. 假设训练集大小为N，每个epoch中mini-batch大小为b，那么完成每个epoch所需的迭代次数为 N/b , 因此完成每个epoch所需的时间会随着迭代次数的增加而增加（此为batch_size影响的是完成每个epoch所需的时间）。. 另外，如pytorch\tensorflow等深度学习框架 ...
Sep 11, 2017 · 在深度学习中，一次epoch意味着对所有训练样本进行一次完整的训练过程。. 将epoch设置为大于1的数字，是因为训练一次可能不足以让模型完全收敛，即在训练后模型的参数仍然不能很好地拟合训练数据。. 重复训练多次可以让模型的参数更接近于最优解，从而 ...
