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因此，在选择 epoch 数量时，需要在模型性能和训练时间之间进行权衡。 通常情况下，开始时可以设置较小的 epoch 数量，例如 10 或 50，然后逐步增加 epoch 数量，直到模型性能不再提高。 知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视. 在实际训练时，我们将所有数据分成几个batch，每次送入一部分数据， 梯度下降 本身就是一个迭代过程，所以单个epoch更新权重是不够的。 一般可以设定为10，20类似的整数依次实验，当然也可以寻优。
但是，最佳epoch和数据的多样性是相关的。 例如，我们要做句子分类任务，A任务是把所有的句子分到10个类别中，B任务是把句子分到2个类别中，那么A任务需要的epoch数量会大于B任务。 era 是由epoch为起点标识出来的“有明显特征的一个时间段，时代（此处用中文体会一下，这个词比age所指的“时期”概念更大，更正式）”；例句： The Porsche 911 reminds me of the worst parts of the yuppie era. 这辆保时捷911使我想起了雅皮士时代最糟糕的日子。 epoch是什么意思Epoch在机器学习和深度学习领域中，指的是整个训练数据集的一次完整训练过程。以下是详细的解释：1. Epoch的基本定义：在机器学习和深度学习的上下文中，Epoch是一个非常重要的概念。它代表整个训练
Iterations 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。1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次。 epochs epochs被定义为向前和向后传播中所有批次的单次训练迭代。这意味着1个周期是整个输入数据的单次向前和.
假设episodes=100，即一个episode包含100个step，那么一个epoch就包含1,000/100=10个episode。 每一个episode完成后，进行一次模型验证，并保存模型（一般模型性能没有提升，则不保存）。 神经网络训练多个epoch，写论文的时候可以取最好的效果那一个epoch作为结果吗？ 比如我做图像分类，用十折交叉验证，可以每个fold都保存在测试集上效果最好的那个epoch的结果，然后求十个fold的平均结果来作为最终结果吗？ 本来… 显示全部 关注者 2,395 如果要发论文的话最好要一样吧，实验就是控制变量的。要是要早停法对比最佳性能的话可以在论文里说明，再给出一个训练曲线就行了。。。。 在深度学习对比试验中，模型训练参数（如 epoch、optimizer 等）不一定要保证完全一样，这取决于对比试验的目的和具体情况。 不要求参数一致的情况 不.
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