cnn常用参数记录

向右看齐 2021-07-16 23:25 416阅读 0赞

**1. epoch**

在代码中经常见到n\_epochs这个参数，该参数到底是什么意思呢？答案如下：

在一个epoch中，所有训练集数据使用一次

> one  **epoch** = one forward pass and one backward pass of  *all* the training examples

**2. batch\_size**

一般情况下，一个训练集中会有大量的samples，为了提高训练速度，会将整个training set分为n\_batch组，每组包含batch\_size个samples

即：整个数据集samples个数 = batch\_size \* **n\_batch**

> **batch size** = the number of training examples in one forward/backward pass. The higher the batch size, the more memory space you'll need.

**3. iterations**

看到iteration和epoch这两个参数，很是困惑，总是分不清楚它们之间到底什么区别，这两个参数是完全不同的概念

每次iteration进行的工作为：利用某个batch的samples对model进行训练

> number of **iterations** = number of passes, each pass using \[batch size\] number of examples. To be clear, one pass = one forward pass + one backward pass (we do not count the forward pass and backward pass as two different passes)

具体地

# epoch个数
    n_epochs = 100
    # 样本总个数
    numSamples = 100 000
    # 要将样本分割为n_batch组
    n_batch = 10
    # 每个batch包含的samples
    batch_size = numSamples / n_batch 
    # 尅是进行训练
    iterations = 0
    for i in range(n_epochs ):
        for j in range (n_batch):
           #利用第j组batch进行training
           train (j) 
           # iterations个数加1
           iterations = iterations  +1

可见：iterations = epoch \* n\_batch

即，每个epoch进行n\_batch次training，每次training，利用batch\_size个samples

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