pytorch | epoch, batch, iteration

训练整个数据集的次数。

当一个 完整的 数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次epoch。（也就是说，所有训练样本在神经网络中都进行了一次正向传播 和一次反向传播 ）

然而，当一个Epoch的样本（也就是所有的训练样本）数量可能太过庞大（对于计算机而言），就需要把它分成多个小块，也就是就是分成多个Batch 来进行训练。

将整个训练样本分成若干个Batch。

每批样本的大小。

训练一个Batch就是一次Iteration（这个概念跟程序语言中的迭代器相似）。

mnist 数据集有60000张作为训练数据，10000张作为测试数据。假设现在选择 Batch_Size = 100对模型进行训练。迭代30000次。

参考： >

lr=005; %lr为学习速率；

err_goal=01; %err_goal为期望误差最小值

max_epoch=15000; %max_epoch为训练的最大次数；

a=09; %a为惯性系数

Oi=0;

Ok=0; %置隐含层和输出层各神经元输出初值为0

这些初始参数是谁提供给你

调整一下这些参数看看

x=[-04:004:36];

y=8+2exp(1-x^2)cos(2pix);

net=newff(minmax(x),[20,1],{'tansig','purelin'});

y1=sim(net,x);

nettrainParamepochs=50;

nettrainParamgoal=001;

net=train(net,x,y);

y2=sim(net,x);

figure;

plot(x,y,'-',x,y1,'-',x,y2,'--');

title('原函数与网络训练前后的确仿真结果比较');

text(2,12,'原函数y');

text(2,11,'-未训练网络的仿真结果y1');

text(2,10,'--训练后网络的仿真结果y2');

这个程序如何转化成

训练BP神经网络连接权值的源代码(matlab)

Ir=005; %Ir为学习速率

err_goal=0001;%期望最小误差值

max_epoch=10000;

X=[075 1 0 1;025 0 055 0;0 0 045 0;0 0 0 0;0 0 0 0;1 1 1 1;05 0 05 05;05 0 05 05;0 1 0 0;1 1 1 1;0 0 0 0;0 0 0 0;0 0 0 0;0 0 0 0;1 1 1 1];

T=[0 0 0 0;0 1 1 1;0 0 0 0;1 0 0 0];%提供4组15输入4输出训练集和目标集

[M,N]=size(X);q=10;[L,N]=size(T);

Wij=rand(q,M);

Wki=rand(L,q);

b1=zeros(q,1);b2=zeros(L,1);—随机给定隐含层、输出层偏值

for epoch=1:max_epoch

Oi=tansig(WijX,b1);

Ok=purelin(WkiOi,b2);

E=T-Ok;

deltak=deltalin(Ok,E);%计算输出层的delta

deltai=deltatan(Oi,deltak,Wki);%计算隐含层的deita

[dWki,db2]=learnbp(Oi,deltak,Ir);%调整输出层加权系数

Wki=Wki+dWki;b2=b2+db2;

[dWij,db1]=learnbp(X,deltai,Ir);

Wij=Wij+dWij;b1=b1+db1;

SSE=sumsqr(T-purelin(Wkitansig(WijX,b1),b2));

if(SSE<err_goal) break;end

end

epoch %显示计算次数

X1=X;

Oi=tansig(WijX1,b1);%各隐含层输出

Ok=purelin(WkiOi,b2);%显示网络输出层的输出

var matlab:variant; //通过"变体"调用接口是比较低效的,但很方便

begin //变体这种结构，本是vb中的东西。

try //如果已有活动的matlabapplication对象,取其接口

matlab:=GetActiveOleObject('MatlabApplication');

except //这些个api所使用到的参数，其实都可以在注册表里搜索到

matlab:=CreateOleObject('MatlabApplication'); //否则自己创建之

matlab:=CreateOleObject('MatlabApplication5');

matlabexecute('a=[1 1/ 3 1/5] '); //matlabapplication接口具有

matlabexecute('b=[3 1 1/3]'); //这种方法(接口),否则会出错

matlabexecute('plot(a,b)')；

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