tensorflow: 常用术语总结

超、凢脫俗 2022-05-24 07:44 237阅读 0赞

参考自:  
https://www.tensorflow.org/api\_docs/python/tf/estimator/Estimator\#evaluate  
**https://developers.google.com/machine-learning/glossary/\#epoch**  
  
 steps :  steps  batches are processed  
epoch:  在训练时，整个数据集的一次完整遍历，以便不漏掉任何一个样本。因此，一个周期表示（ `N` / [批次规模][Link 1] ）次训练 [迭代][Link 2] ，其中  `N`  是样本总数。  
iteration:  模型的权重在训练期间的一次更新。迭代包含计算参数在单个 [批量][Link 3] 数据上的梯度损失。  
一次iteration代表了一次梯度更新。  
batch:  [模型训练][Link 4] 的一次 [迭代][Link 2] （即一次 [梯度][Link 5] 更新）中使用的样本集。  
batch\_size: 一个 [批次][Link 3] 中的样本数。例如， [SGD][]  的批次规模为 1，而 [小批次][Link 6] 的规模通常介于 10 到 1000 之间。批次规模在训练和推断期间通常是固定的；不过，TensorFlow 允许使用动态批次规模。

step: 对一个[批次][Link 3]的向前和向后评估。

[Link 1]: https://developers.google.com/machine-learning/glossary/#batch_size
[Link 2]: https://developers.google.com/machine-learning/glossary/#iteration
[Link 3]: https://developers.google.com/machine-learning/glossary/#batch
[Link 4]: https://developers.google.com/machine-learning/glossary/#model_training
[Link 5]: https://developers.google.com/machine-learning/glossary/#gradient
[SGD]: https://developers.google.com/machine-learning/glossary/#SGD
[Link 6]: https://developers.google.com/machine-learning/glossary/#mini-batch

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