廊坊集团网站建设,深圳品牌折扣店,北京网站优化首页,免费的WORDPRESS主题响应式one epoch#xff1a;所有的训练样本完成一次Forword运算以及一次BP运算 batch size#xff1a;一次Forword运算以及BP运算中所需要的训练样本数目#xff0c;其实深度学习每一次参数的更新所需要损失函数并不是由一个{data#xff1a;label}获得的#xff0c;而是由一组数… one epoch所有的训练样本完成一次Forword运算以及一次BP运算 batch size一次Forword运算以及BP运算中所需要的训练样本数目其实深度学习每一次参数的更新所需要损失函数并不是由一个{datalabel}获得的而是由一组数据加权得到的这一组数据的数量就是[batch size]。当然batch size 越大所需的内存就越大要量力而行 iterations迭代每一次迭代都是一次权重更新每一次权重更新需要batch size个数据进行Forward运算得到损失函数再BP算法更新参数。 转载于:https://www.cnblogs.com/ylHe/p/8629119.html
