关于batchSize和epochs关系

来源：6-5 训练模型并可视化训练过程

JackyBreak

2021-05-18

5:50您说 “10个batch才能构成一个epochs”，请问为什么是10个呢？

我的理解是一共400个样本，由于模型设置了batchSize=40，batchSize表示每次迭代使用40个样本，因此每个epoch需要10个batch，这个10是这么得出来的吗？

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2回答

慕粉3416980

2024-04-03

这个老师都没回答，我来回答一下：epoch：表示将训练数据集中的所有样本都过一遍（且仅过一遍）的训练过程

batch：一般翻译为“批次”，表示一次性输入模型的一组样本。在神经网络的训练过程中，训练数据往往是很多的，比如几万条甚至几十万条——如果我们一次性将这上万条的数据全部放入模型，对计算机性能、神经网络模型学习能力等的要求太高了；那么就可以将训练数据划分为多个batch，并随后分批将每个batch的样本一起输入到模型中进行前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。但要注意，一般batch这个词用的不多，多数情况大家都是只关注batch size的。

batch size：一般翻译为“批次大小”，表示训练过程中一次输入模型的一组样本的具体样本数量。前面提到了，我们在神经网络训练过程中，往往需要将训练数据划分为多个batch；而具体每一个batch有多少个样本，那么就是batch size指定的了。