Epoch、批量大小、迭代次数
梯度下降
它是 机器学习中使用的迭代 优化算法,用于找到最佳结果(曲线的最小值)。
坡度 是指 斜坡的倾斜度或倾斜度


梯度下降有一个称为 学习率的参数。 正如您在上图(左)中看到的,最初步长较大,这意味着学习率较高,随着点的下降,学习率因步长变短而变得更小。 另外, 成本 函数正在递减或成本正在递减。有时你可能会看到人们说 损失 函数正在递减或损失正在递减, 成本 (顺便 和 损失 代表同一件事 说一句,我们的损失/成本是一件好事正在减少)。
只有当数据太大时,我们才需要像epoch、batch size、iteration这样的术语,这种情况在机器学习中经常发生,并且我们无法一次将所有数据传递到计算机。 因此,为了克服这个问题,我们需要将数据分成更小的尺寸,然后将其一一交给我们的计算机,并在每一步结束时更新神经网络的权重,以使其适合给定的数据。
Epoches: 一个epoch是指整个数据集仅通过神经网络向前和向后传递一次。
由于一个epoch太大而无法一次输入计算机,因此我们将其分成几个较小的批次。
为什么我们使用多个 Epoch?
我知道一开始就没有意义——通过神经网络传递整个数据集是不够的。 我们需要将完整的数据集多次传递到同一个神经网络。 但请记住,我们使用的数据集有限,为了优化学习和图形,我们使用 梯度下降 ,这是一个 迭代 过程。 因此, 仅通过单遍或一个 epoch 更新权重是不够的。
一个epoch会导致图表中的曲线欠拟合(下图)。

随着 epoch 数量的增加,神经网络中权重变化的次数增多,曲线从 欠拟合 到 最优 再到过 拟合 曲线。
那么,正确的epoch数是多少?
不幸的是,这个问题没有正确答案。 对于不同的数据集,答案是不同的,但你可以说纪元的数量与你的数据的多样性有关……只是一个例子 - 你的数据集中只有黑猫还是更多样化的数据集?
Batach size批量大小
单批次(one iteration)中存在的训练示例总数。
注意: 批次大小 (batch size)和批次数量(number of batches)是两个不同的东西。
迭代 Iterations
迭代次数是完成一个 epoch 所需的批次数(number of batches)。
注意:(number of batches) 批次数等于一个 epoch 的迭代次数(number of iterations for one epoch.)。
假设我们有 2000 个要使用的训练示例samples。
我们可以将 2000 个示例的数据集分成 500 (number of batches)个批次 batch ,然后需要 4 (number of iterations)次迭代才能完成 1 个 epoch。
其中 Batch Size 为 500,Iterations 为 4,相当于 1 个完整的 epoch。
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