Epochs Vs Pass Vs Iteration
Epochs Vs Pass Vs Iteration
术语 epochs 在神经网络中是什么意思。
它与传递和迭代有何不同
无监督学习中有很多神经网络算法。只要能定义成本函数，就可以"neural networks"使用
例如，有自动编码器，用于降维，或生成对抗网络（所以 2 个网络，一个生成新样本）。这些都是无监督学习，还是用神经网络。
纪元：
一次性将一轮前向传播和反向传播引入神经网络。（数据集）
示例：
一轮把球扔进篮筐发现错误回来改权重。(f = ma)
正向传播：
用随机值初始化质量和加速度并预测输出的过程称为前向传播。
反向传播：
更改值并再次预测输出。（通过找出梯度）
渐变：
如果我改变 X（自变量）的输入，那么 y（因变量）的值被改变的东西称为梯度。
实际上没有答案。时期基于数据集，但你可以说时期的数量与数据的差异程度有关。举个例子，你的数据集中只有白虎吗，还是有更多不同的数据集。
迭代次数：
迭代是完成一个 epoch 所需的批次数。
示例：
我们可以将 1000 个示例的数据集分成 250 个批次，然后需要 4 次迭代才能完成 1 个 epoch。 （此处批量大小 = 250，迭代次数 = 4）
术语 epochs 在神经网络中是什么意思。 它与传递和迭代有何不同
无监督学习中有很多神经网络算法。只要能定义成本函数，就可以"neural networks"使用
例如，有自动编码器，用于降维，或生成对抗网络（所以 2 个网络，一个生成新样本）。这些都是无监督学习，还是用神经网络。
纪元：
一次性将一轮前向传播和反向传播引入神经网络。（数据集）
示例：
一轮把球扔进篮筐发现错误回来改权重。(f = ma)
正向传播：
用随机值初始化质量和加速度并预测输出的过程称为前向传播。
反向传播：
更改值并再次预测输出。（通过找出梯度）
渐变：
如果我改变 X（自变量）的输入，那么 y（因变量）的值被改变的东西称为梯度。
实际上没有答案。时期基于数据集，但你可以说时期的数量与数据的差异程度有关。举个例子，你的数据集中只有白虎吗，还是有更多不同的数据集。
迭代次数：
迭代是完成一个 epoch 所需的批次数。
示例：
我们可以将 1000 个示例的数据集分成 250 个批次，然后需要 4 次迭代才能完成 1 个 epoch。 （此处批量大小 = 250，迭代次数 = 4）