在深度學(xué)習(xí)中，Epoch（周期）和 Batch Size（批大小）是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)經(jīng)常使用的兩個(gè)重要的超參數(shù)。它們之間的關(guān)系是通過以下方式連接的：
Epoch（周期）：
Epoch 表示整個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集被神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完整地通過了一次。在一個(gè) Epoch 內(nèi)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)看到訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中的所有樣本一次，進(jìn)行前向傳播、反向傳播，并更新權(quán)重。
Batch Size（批大?。?/h3>
Batch Size 定義了在每次權(quán)重更新之前，模型看到的訓(xùn)練樣本的數(shù)量。例如，如果 Batch Size 為 32，則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在每次權(quán)重更新前會(huì)看到訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的 32 個(gè)樣本。
關(guān)系：
-
Epoch 中的迭代次數(shù)： 一個(gè) Epoch 包含了多個(gè)迭代（iterations），每個(gè)迭代包含一個(gè) Batch 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。Epoch 中的迭代次數(shù)等于（訓(xùn)練數(shù)據(jù)總樣本數(shù)） /（Batch Size）。
-
影響訓(xùn)練效果： Epoch 的數(shù)量和 Batch Size 的選擇都會(huì)影響訓(xùn)練的效果。
如果 Batch Size 較大，每次更新權(quán)重時(shí)使用的樣本數(shù)量較多，訓(xùn)練過程的計(jì)算速度可能會(huì)提高，但也可能導(dǎo)致內(nèi)存要求增加，且某些樣本可能因?yàn)槿狈Χ鄻有远鴮?dǎo)致模型泛化性能下降。
如果 Batch Size 較小，每次更新權(quán)重時(shí)使用的樣本數(shù)量較少，訓(xùn)練過程的計(jì)算速度可能較慢，但模型可能更好地受益于樣本之間的差異，有助于更好地泛化到未見過的數(shù)據(jù)。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-794270.html -
選擇策略： 通常，在選擇 Batch Size 時(shí)，需要考慮計(jì)算資源、內(nèi)存容量以及模型的收斂速度。在選擇 Epoch 的數(shù)量時(shí)，需要進(jìn)行調(diào)試和監(jiān)控，以確保模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上收斂，并且不過擬合或欠擬合。超參數(shù)的選擇通常需要進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和調(diào)整，以找到最適合特定任務(wù)和數(shù)據(jù)集的值。文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-794270.html
到了這里，關(guān)于深度學(xué)習(xí)中Epoch和Batch Size的關(guān)系的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
