深度学习batchsize，iteration，epoch的关系
来源：互联网 发布：无线路由里访客网络 编辑：程序博客网 时间：2024/05/23 21:56
当时看代码接触到这三个量，简直懵逼。自己理了理思路总结如下。
epoch：一个epoch表示所有训练样本运算学习一遍。
iteration/step：表示每运行一个iteration/step，更新一次参数权重，即进行一次学习，每一次更新参数需要batch size个样本进行运算学习，根据运算结果调整更新一次参数。
batch size：一次参数更新运算所需的样本数量，深度学习每一次参数更新并不是一个样本学习运算得来的，而是通过对一组数据进行运算后更新一次参数，具体原因在这。
因此假设有20000个样本，batch size 为200，则iteration=20000/200=100.
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