Epoch、Batch与Iteration简答理解
揭秘神经网络训练的三大神秘要素：Epoch、Batch与Iteration
在探索深度学习的奇妙世界时，你是否曾被Epoch、Batch和Iteration这三个术语搞得晕头转向？别担心，今天我们就来揭开它们的神秘面纱，带你深入了解神经网络训练的奥秘！
一、Epoch：时间的轮回，数据的洗礼
Epoch，这个听起来就充满神秘感的词汇，在神经网络训练中扮演着至关重要的角色。它代表着整个训练数据集在神经网络中经历的前向传播和反向传播的完整周期。换句话说，每完成一个Epoch，你的神经网络就已经对整个数据集“学习”了一遍。
但是，Epoch的数量可不是越多越好哦！太少可能导致你的模型像个初学者，还没学透就匆匆上阵；而太多则可能让你的模型陷入“死记硬背”的怪圈，无法灵活应对新数据。因此，如何找到
原文地址：https://blog.csdn.net/qq_38998213/article/details/142705698
免责声明：本站文章内容转载自网络资源，如本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系本站删除。更多内容请关注自学内容网（zxcms.com）！