深度學習中的batch（batch size，full batch，mini batch， online learning）、iterations與epoch

時間 2020-12-20

標籤深度學習 batch batch size epoch iterations 简体版

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概念引入我們已知在梯度下降中需要對所有樣本進行處理過後然後走一步，那麼如果我們的樣本規模的特別大的話效率就會比較低。假如有500萬，甚至5000萬個樣本(在我們的業務場景中，一般有幾千萬行，有些大數據有10億行)的話走一輪迭代就會非常的耗時。這個時候的梯度下降使用了全部的樣本數據，所以叫做full batch。爲了提高效率，我們可以把樣本分成等量的子集。例如我們把500萬樣本分

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8. Epoch、Batch Size和迭代
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10. Batch Size---深度學習---基礎知識
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