Weiyaner
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epoch，batch，steps_per_epoch在模型训练中的关系

epoch

epoch: 每个epoch代表训练完一次全部train_data

batch

通过batch_size来控制，将train_data划分成子集，每个子集都有batch_size和样本，作为一个batch。

  • batch_size越大，训练速度越快，对显卡的要求就越高。
  • batch_size过小，训练数据就会非常难收敛，导致欠拟合

steps_per_epoch

steps_per_epoch：这是model.fit里面的参数，也叫iteration，迭代。每一步迭代就是将一个batch数据进行训练，所以 iteration = len(train_data)/batch_size

在模型训练中也可以指定迭代次数，每次迭代更新一次模型参数。

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