深度学习之 epoch batch iteration

知识点

无论是使用yolo3，4 都是一样的过程，例如使用yolo3 去训练的时候，使用参数tran来训练，darknet的好处是可以使用opencv直接来进行模型推理，但是在训练过程中，我们经常会遇到以下这些单词，
1 Epoch
2 Average Loss
3 梯度下降
4 Batch
5 Iteration

这些意味着什么呢，神经网络包含输入输出，输入意味着提供数据，输出一般为结果、分类。我们使用yolo来做例子，先看下面的数据文件。

kd.data

classes = 7
train = J:/AI/darknet-train/data/train.txt
valid = J:/AI/darknet-train/data/val.txt
names = J:/AI/darknet-train/data/KD.names
backup = J:/AI/darknet-train/data/backup/

解释：
7 分类，也就是输出可能是7种里面的一种，tran 代表训练数据，比如有10000张图片文件，valid为验证文件，比如有1000张待验证图片，names为分类文件，backup为数据权重文件结果存放地址。

kd.names

gcc
sgcd
sgr
snc
tc
jqsb
gccyq
看到以上不要被单词蒙了，这是自己起的名字，比如工程车简写成为gcc而已。也就是7类的名称，那接下来，怎么训练呢

以下命令开启训练

darknet.exe detector train data/kd.data yolov3.cfg darknet53.conv.74

我们接下来就会看到 一个是 avg loss ，iteration 还有batches，训练结束后还有如下图这些文件，这是训练结束权重文件，每次开启训练，都会接着上一次进行，我们会发现开启的一定是last文件，所以训练可以继续。

以上这几个文件，那分别都是什么呢，我们先来解释一下这些名词，带大家进入。

Epoch

一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次 Epoch，正向传播和反向传播都经历了，所有数据集识别和提取一次并反馈一次。

batch

整个训练样本分成多个批次，叫Batch，
batch_size 是每个批次的大小，

iteration

训练一个batch就是一次迭代完成，也就是一个iteration，这和我们使用语言比如std c++的标准容器迭代器的意义类似，但是只是一个批次的。也就是完成每个Epoch是需要多次迭代的。

完成Epoch训练以后其实留下来的权重文件并不一定就能适合，权重的更新次数越多，也就意味着精度提高，当然，并非一定是越多越好，到了一个极限就不会上升了，这时应该停止训练。1000，2000，3000 也就是训练的更新次数，last意味着最后一次更新结果。那么 1000，2000，3000这个数字哪里来的？

数据集有10000张图片，如果batch_size = 100, batch = 10000/100 = 100

每次Epoch 完成，Batch 个数 = 100 ，那也就是迭代次数为100。 权重更新次数为100， 10个Epoch后，是不是权重更新次数为 100*10 = 1000,这个 yolo3_1000.weights 就是这么来的，那么 yolo3_2000 说明经过了几次Epoch，是的，20次，注意这里和我们的图片数量和batch_size相关的，千万不要搞混了。

average loss

使用梯度下降对数据集算法进行训练，都要计算他的损失，每次Epoch完成，就会计算一次损失，是loss的和 （sum） 除以batch的次数，loss / batch ，也就是每批训练的平均损失

理解了吗？ 下次再聊