具有数据扩充 caffe 的时期大小（在迭代方面）
Epoch size (in terms of iterations) with data augmentation caffe
假设如果一个人有训练样例，他的batch size是500，那么需要2次迭代才能完成1个epoch。现在假设我正在使用 caffe 框架的动态数据增强，即；每个示例 10 个作物。
我的问题是，epoch 的大小是否仍会像上面的示例那样进行 2 次迭代，或者变为 2*10 = 20？
一个纪元是遍历一次训练数据所需的迭代次数。由于您扩充了数据，因此需要 10 倍以上的迭代才能完成对训练数据的一次传递。因此 1 epoch = 2*10 iterations 现在。
假设如果一个人有训练样例，他的batch size是500，那么需要2次迭代才能完成1个epoch。现在假设我正在使用 caffe 框架的动态数据增强，即；每个示例 10 个作物。
我的问题是，epoch 的大小是否仍会像上面的示例那样进行 2 次迭代，或者变为 2*10 = 20？
一个纪元是遍历一次训练数据所需的迭代次数。由于您扩充了数据，因此需要 10 倍以上的迭代才能完成对训练数据的一次传递。因此 1 epoch = 2*10 iterations 现在。