网络训练迭代

迪哥有点愁了 2023-01-12 22:43:17

课时名称	课时知识点
网络训练迭代

...全文

174 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

薛开宇caffe学习笔记完整版，从准备数据，认识参数，到自训练网络，这个笔记相当齐全

卷积神经网络训练中的迭代次数轮数 bathsize的解释

总结下训练神经网络中最最基础的三个概念：Epoch, Batch, Iteration。 1. 名词解释 epoch：训练时，所有训练数据集都训练过一次。 batch_size：在训练集中选择一组样本用来更新权值。1个batch包含的样本的数目，通常设为2的n次幂，常用的包括64,128,256。网络较小时选用256，较大时选用64。 iteration：训练时，1个batch训练图像通过...

神经网络本质上是一个计算流程，在前端接收输入信号后，经过一层层复杂的运算，在最末端输出结果。然后将计算结果和正确结果相比较，得到误差，再根据误差通过相应计算方法改进网络内部的相关参数，使得网络下次再接收到同样的数据时，最终计算输出得到的结果与正确结果之间的误差能越来越小。这里需要搞清楚一个重要概念，就是如何计算误差，我们列一个表，展示一个在最外层有三个节点的网络对误差的三种计算情况：上表列出...

例如：有45000个数据，计划进行十轮训练，那么epoch=10；一次训练迭代训练100个数据，batchsize=100，训练一轮总共要迭代450次（45000/100=450）。总的iteration=450*10=4500次。epoch：一次epoch是指将所有数据训练一遍的次数，epoch所代表的数字是指所有数据被训练的总轮数。batchsize：进行一次iteration（迭代）所训练数据的数量。iteration：进行训练需要的总共的迭代次数。

唐宇迪的课程社区_NO_4

51

社区成员

712

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章