epoch是什么意思？我們經(jīng)常在深度學(xué)習(xí)中看到epoch、迭代和批量大小。讓我們根據(jù)自己的理解來(lái)談?wù)勊鼈冎g的區(qū)別：（1）批量大小：批量大小。在深度學(xué)習(xí)中，一般使用SGD訓(xùn)練，即每次訓(xùn)練取訓(xùn)練集中的b

epoch是什么意思？

我們經(jīng)常在深度學(xué)習(xí)中看到epoch、迭代和批量大小。讓我們根據(jù)自己的理解來(lái)談?wù)勊鼈冎g的區(qū)別：

（1）批量大?。号看笮?。在深度學(xué)習(xí)中，一般使用SGD訓(xùn)練，即每次訓(xùn)練取訓(xùn)練集中的batchsize樣本進(jìn)行訓(xùn)練；

（2）迭代：1次迭代等于使用batchsize樣本進(jìn)行一次訓(xùn)練；]（3）歷元：1歷元等于使用訓(xùn)練集中的所有樣本進(jìn)行一次訓(xùn)練；

例如，如果訓(xùn)練集有1000個(gè)樣本，batchsize=10，那么每個(gè)樣本集的訓(xùn)練就完成了，需要100次迭代和1個(gè)歷元。

請(qǐng)參閱此處了解批量大小。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的batch、epoch、iteration有何不同？

Batchsize是輸入模型中的樣本數(shù)

iteration是迭代次數(shù)。

Epoch是遍歷整個(gè)訓(xùn)練集的次數(shù)

假設(shè)訓(xùn)練集樣本數(shù)為n，則在一次迭代中輸入batchsize樣本，n/batchsize是一次迭代中的一個(gè)Epoch。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的batch到底是什么？

通常，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要訓(xùn)練大量的樣本，才能使結(jié)果收斂并符合實(shí)際情況。

但是，當(dāng)訓(xùn)練樣本的數(shù)量非常大時(shí)，不可能將所有數(shù)據(jù)一起讀入內(nèi)存然后進(jìn)行訓(xùn)練，這需要將數(shù)據(jù)分成多個(gè)組進(jìn)行訓(xùn)練。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的一組數(shù)據(jù)稱為批，批的大小是指訓(xùn)練數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)。

假設(shè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)滿足正態(tài)分布，批量越大，這組數(shù)據(jù)越容易與訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合，即特征損失越小，收斂效果和效率越好。

但是如果大小太大，內(nèi)存將不足。批量大小應(yīng)根據(jù)需要選擇，以達(dá)到時(shí)間、空間和效果的平衡。

此外，批量歸一化還可以大大提高訓(xùn)練效果和收斂速度。

Batchnumber和Lotnumber有什么區(qū)別？

批號(hào)是批號(hào)的子項(xiàng)目。例如：食品藥品行業(yè)管理中提到的批號(hào)應(yīng)該是批次，因?yàn)槭称匪幤钒踩饕Q于原料和生產(chǎn)工藝。同一批生產(chǎn)的產(chǎn)品通常需要多次包裝，然后作為成品發(fā)運(yùn)。每批包裝可以分批管理，但一旦出現(xiàn)質(zhì)量問(wèn)題，必須召回所有原材料相同、生產(chǎn)相同的產(chǎn)品，這是同一批。

cobol中batch和online有什么區(qū)別?都是干什么的？

批量：指非手動(dòng)操作。計(jì)算機(jī)自動(dòng)執(zhí)行COBOL編譯的可執(zhí)行文件。它類似于計(jì)劃任務(wù)：它在特定時(shí)間自動(dòng)執(zhí)行。執(zhí)行時(shí)間通常在晚上。周期可分為天、周和月。

在線：指手動(dòng)操作。它一般是由帶有屏幕的程序直接操作屏幕上的控件。然后操作數(shù)據(jù)庫(kù)等。