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epoch、batch、step、iteration等神经网络参数是什么意思?

本文介绍在机器学习、深度学习的神经网络模型中,epoch、batch、batch size、step与iteration等名词的具体含义。...很多情况下,step和iteration表示的是同样的含义。 iteration:一般翻译为“迭代”,多数情况下就表示在训练过程中经过一个step的操作。...一个iteration包括了一个step中前向传播、损失计算、反向传播和参数更新的流程。...当然,在某些情况下,step和iteration可能会有细微的区别——有时候iteration是指完成一次前向传播和反向传播的过程,而step是指通过优化算法对模型参数进行一次更新的操作。...那么,step和iteration都会随着epoch的改变而发生改变——二者都变为45,因为15 * 3。

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Python中的迭代协议(iteration protocol)和可迭代对象(iterable)的概念

Python中的迭代协议(iteration protocol)和可迭代对象(iterable)的概念引言在Python中,迭代是一种非常常见的操作,它允许我们遍历数据集合中的每个元素。...为了实现迭代功能,Python引入了迭代协议(iteration protocol)和可迭代对象(iterable)的概念。本文将详细解释这两个概念,并给出相应的代码示例。...迭代协议(iteration protocol)迭代协议是一种在Python中实现迭代功能的协议。它定义了两个方法:__iter__和__next__。__iter__方法:该方法返回一个迭代器对象。...PythonPython Iterators and Iterables Explained - ProgramizWhat exactly are Python's iterator, iterable, and iteration

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训练数据量中关于batch_size,iteration和epoch的概念

用mini-batch的方法定义batch_size,把数据分成小批量,每小批的大小batch_size=100iteration迭代,即训练学习循环一遍(寻找最优参数(权重和偏置))。...比如 iteration=30000,循环一遍即执行了30000次迭代。...当 batch_size=100,可以说执行完一遍 iteration,即执行了30000次 batch_sizeepochepoch 是一个单位。...(即:遍历一次所有数据,就称为一个 epoch)实例训练数据量:60000 mini-batch方法:batch_size = 100 迭代次数:iteration = 30000 平均每个epoch的重复次数...:60000 / 100 = 600 当迭代进行到600次时,即视为完成了一个epoch 30000 / 600 = 50 从这个实例可以看出,执行完一遍 iteration,完成了50个 epoch

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