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机器学习中epoch和batch_size分别代表什么?
首先,我们知道要划分数据集,通常分为训练集,验证集,测试集。
在训练模型的时候,从训练集中一个一个取出来训练效率太慢,可以一次取一批来进行训练,batch_size就是这一批数据的数量设置。
1个epoch就是把训练集里面的所有数据都训练一遍。
模型的迭代次数就是训练集所有数据量除以batch_size,比如有100个数据,batch_size=10,那么迭代次数就是100÷10=10(次)。
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