训练神经网络中的基本概念之epoch batch iteration

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  引言

1. epochs : 当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一个 epoch
2. batch ：当一个 epoch 对于计算机而言太庞大的时候，就需要把它分成多个小块，每个块称为一个batch；在不能将数据一  次性通过神经网络的时候，就需要将数据集分成几个 batch
3. batch size : 批大小，一个 batch 中的样本总数，和 number of batches 是不同的
4. iterations ： 是 batch 需要完成一个 epoch 的次数。在一个 epoch 中，batch 数和迭代数是相等的
5. iterations = epochs×(images / batch_size)​

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需要有 Batch_Size原因 :

batchsize 的正确选择是为了在内存效率和内存容量之间寻找最佳平衡

 

使用多个 epoch 原因：

在神经网络中传递完整的数据集一次是不够的，需要将完整的数据集在同样的神经网络中传递多次。因为我们使用的是有限的数据集，并且使用一个迭代过程即梯度下降，优化学习过程和图示

因此仅仅更新权重一次或者说使用一个 epoch 是不够的，随着 epoch 数量增加，神经网络中的权重的更新次数也增加，曲线从欠拟合变得过拟合，

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• 示例

mnist 数据集有 60000 张图片作为训练数据，10000 张图片作为测试数据  Batch Size = 100       

 

1. 每个 Epoch 要训练的图片数量：60000(训练集上的所有图像)
2. 训练集具有的 Batch 个数： 60000/100=600（无法整除，要加1，例：50000/256=195+1=196）
3.  每个 Epoch 需要完成的 Batch 个数： 600
4. 每个 Epoch 具有的 Iteration 个数： 600（完成一个Batch，相当于参数迭代一次）
5. 每个 Epoch 中发生模型权重更新的次数：600
6. 训练 10 个Epoch后，模型权重更新的次数： 600*10=6000
7. 总共完成30000次迭代，相当于完成了 30000/600=50 个Epoch

不同Epoch的训练，其实用的是同一个训练集的数据。第1个Epoch和第10个Epoch虽然用的都是训练集的60000图片，但是对模型的权重更新值却是完全不同的。因为不同Epoch的模型处于代价函数空间上的不同位置，模型的训练代越靠后，越接近谷底，其代价越小

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