“epoch”和“iteration”的區(qū)別？這些名詞都表示“期間，時間”。年齡通常是指具有突出特征或以杰出人物命名的歷史時代或時期。時代，作為一個正式術(shù)語，是指從重大事件或重大變化開始的一個新的歷史

“epoch”和“iteration”的區(qū)別？

這些名詞都表示“期間，時間”。

年齡通常是指具有突出特征或以杰出人物命名的歷史時代或時期。

時代，作為一個正式術(shù)語，是指從重大事件或重大變化開始的一個新的歷史時期。

時代，一個書面的務(wù)實詞，指的是歷史上的時代和時代。它可以與時代和時代互換，注重時期和整個過程的連續(xù)性。

句號，最常見的詞，有廣泛的概念和無限的時間。它可以指任何歷史時期和個人或自然的發(fā)展階段。

時代聚焦于特定時期。

epoch是什么意思？

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

（1）批量大?。号看笮?。在深度學習中，一般使用SGD訓練，即每次訓練取訓練集中的batchsize樣本進行訓練；

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

例如，如果訓練集有1000個樣本，batchsize=10，那么每個樣本集的訓練就完成了，需要100次迭代和1個歷元。

請參閱此處了解批量大小。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練中的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是遍歷整個訓練集的次數(shù)

假設(shè)訓練集樣本數(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Epoch。

機器學習epoch的值可以取1嗎？

Batch表示每次從樣本空間中選擇多少個樣本

只要訓練結(jié)果收斂，epoch設(shè)置可以是任意數(shù)字，但不建議設(shè)置為1，那么訓練結(jié)果可能不是最優(yōu)解

謝謝。

建議不要首先考慮epoch。Epoch只是DL中的一個操作。從本質(zhì)上講，這種情況應(yīng)該收斂得太快，也就是你設(shè)定的步子太長。如果步長太長，則到達收斂位置所需的步長會減少。這就是歷元數(shù)的問題。如果要收斂到適當?shù)牟綌?shù)，就需要注意下一步的設(shè)置，即學習率的設(shè)置。在這種情況下，減少LR將增加收斂的紀元，您可能需要自己測試特定的值（但是，也有參考值，可以先占用然后補充）。

此外，作為一對折衷，需要詳細分析性能和收斂速度。