神经网络中的Epoch、Iteration、Batchsize

~

神经网络中epoch与iteration是不相等的1）batchsize：中文翻译为批大小（批尺寸）。

每个epoch都会进行shuffle，对要输入的数据进行重新排序，分成不同的batch。Iteration（迭代）：理解迭代，只需要知道乘法表或者一个计算器就可以了。迭代是batch需要完成一个epoch的次数。

BatchSize：一次训练所选取的样本数。Iteration：使用一个batch_size数量的样本训练一次。一个Iteration，参数更新一次。Epoch：所有的样本都训练一次，即（total/batch_size）个Iteration的训练。

通过并行化提高内存利用率。单次epoch的迭代次数减少，提高运行速度。（单次epoch=(全部训练样本/batchsize)/iteration=1）适当的增加Batch_Size，梯度下降方向准确度增加，训练震动的幅度减小。

神经网络超参数选择
答：用激活函数给神经网络加入一些非线性因素，使得网络可以更好地解决较为复杂的问题。参考： https://blog.csdn.net/tyhj_sf/article/details/79932893 它能够把输入的连续实值变换为0和1之间的输出。 缺点： 　1) 在深度神经网络中梯度反向传递时导致梯度爆炸和梯度消失，其中梯度爆炸发生的概率非常...

地震去噪新探索(二)——无监督卷积神经网络调优实战
答：从去噪效果来看，仅能获取到一些支离破碎的有效信号，这是一张完全拿不出手的效果图。卷积神经网络不是更能学习到特征细节，性能更好吗？为啥我做出来的效果如此之惨？前期的参数设置包括：使用10000个28*28的训练小块，训练epoch：5，学习率：0.001，优化器：tf.train.AdamOptimizer(learn).minimize(...

如何利用神经网络探索高强度短脉冲激光等离子体加速的参数空间?_百度...
答：Djordjević解释说：“我们的目标是利用机器学习技术提升现有工具，尽管计算密集的模拟仍是关键，但通过训练简单的网络，我们可以构建代理模型，它能在物理参数的广阔空间中找到有趣的趋势。”他通过EPOCH代码生成了大量粒子模拟数据，涵盖了各种实验参数，神经网络正是利用这些数据来揭示参数空间的动态...

...拟合的神经网络那个Performance的每次都是 epoch为个位数
答：图中曲线显示的是均方误差，越小，说明系统得到的输出与作为监督的输出值的差别越小。图中蓝色线的值最好，它是对训练数据的拟合结果；红色线是对测试数据，最差。训练集效果好，测试集效果差，就称为过拟合了。

用神经网络预测睡眠分期的matlab程序
答：由于睡眠的周期相对来说是没有规律可循的，所以用神经网络对一个晚上的睡眠分期进行训练，然后预测另一个晚上的睡眠分期。你可以考虑用anfis自适应神经网络来预测。现举例说明，如何使用anfis自适应神经网络来预测。x = (0:0.1:10)';y = sin(2*x)./exp(x/5);epoch_n = 20;in_fis = gen...

TensorFlow从0到1 - 13 - AI驯兽师:神经网络调教综述
答：深度洞察神经网络调教的五个关键层面 调教神经网络犹如驯兽，需要精细操作。以下是五个核心维度：网络架构：决定模型的基础，包括输入和输出层神经元数量，隐藏层结构，激活函数的选择。规模虽大，但过度复杂可能导致过拟合，需权衡规模与问题复杂度。超参数选择：如epoch、batch大小、学习率等，影响模型性能...

人工神经网络如何确定因素影响大小
答：说的确定应该就是训练方法吧，神经网络的权值不是人工给定的。而是用训练集（包括输入和输出）训练，用训练集训练一遍称为一个epoch，一般要许多epoch才行，目的是使得目标与训练结果的误差(一般采用均方误差）小到一个给定的阈值。以上所说是有监督的学习方法，还有无监督的学习方法。

深度神经网络中最上面一个隐层到输出层之间的权重和偏移量如何计算...
答：说的确定应该就是训练方法吧，神经网络的权值不是人工给定的。而是用训练集（包括输入和输出）训练，用训练集训练一遍称为一个epoch，一般要许多epoch才行，目的是使得目标与训练结果的误差(一般采用均方误差）小到一个给定的阈值。以上所说是有监督的学习方法，还有无监督的学习方法。

二层神经网络准确率一直只有88%左右
答：而不是每个epoch，也就是说learning_rate到后面太小了，导致神经网络崩坏。于是我将learning_rate_decay从原来的0.95调整到0.99995后，发现训练结果好了很多，准确率直接达到了96%。当然啦，不需要调整learning_rate_decay,直接改为每个epoch调整就行了。（至少长得不像上面那样一团噪音了。。。）

在做图像处理时,如何提高识别算法的设计与效果的精度?
答：epoch基本上就是你将整个数据集通过神经网络传递的次数。以+25、+100的间隔逐步训练您的模型。只有当您的数据集中有很多数据时，才有必要增加epoch。然而，你的模型最终将到达一个点，即增加的epoch将不能提高精度。此时，您应该考虑调整模型的学习速度。这个小超参数决定了你的模型是达到全局最小值(...