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神经网络的训练梯度下降法
Epochbatchsizeiterations
神经网络的训练
梯度下降法
学习率: 步长更大= 学习率更高 误差函数不断减小。 如果训练数据过多, 无法一次性将所有数据送入计算。 现将数据分成几个部分: batch 分多个 batch , 逐一送入计算训练 Epoch一个epoch , 表示: 所有的数据送入网络中, 完成了一次前向计算 + 反向传播的过程。 由于一个epoch 常常太大, 分成 几个小的 baches . 将所有数据迭代训练一次是不够的, 需要反复多次才能拟合、收敛。 在实际训练时、 将所有数据分成多个batch , 每次送入一部分数据。 使用单个epoch 更新权重 不够。 随着epoch 数量的增加, 权重更新迭代的次数增多, 曲线从最开始的不拟合状态, 进入优化拟合状态, 最终进入过拟合。 epoch 如何设置: 大小与数据集的多样化程度有关, 多样化程度越强, epoch 越大。 batchsize每个batch 中: 训练样本的数量。 batch size 大小的选择也很重要, 最优化网络模型的性能+速度。 当数据量较小, 计算机可以承载只有1个batch 的训练方式时, 收敛效果会好。 mini-batch : 将所有数据分为若干个batch , 每个batch 包含一部分训练样本。。 iterations完成一次epoch 需要的batch 个数 batch numbers 就是 iterations . 分为了多少个batch? : 数据总数/ batch_size |
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