训练几个epoch比较好,一般epoch设多少次比较合理

训练几个epoch比较好,一般epoch设多少次比较合理

上面的第一幅图显示，较大的批次大小确实确实在每个epoch 中遍历的距离更短。第32 批训练的epoch 距离从0.15 到0.4 不等，而第256 批训练的距离约为0.02再通俗一点，一个Epoch就是将所有训练样本训练一次的过程。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

╯△╰ 收敛所需的epoch和模型深度有较大关系，CV里很多模型都是单层相对简单，但深度极深，动不动就resnet-50往上跑，要让这么深的一个模型收敛，训练的epoch往往更多。你针对提高Minst数据集训练模型的准确率的问题，本文采用了训练多个epoch来提高其准确率，并通过实验验证该方法确能提高准确率，但运行时间会随epoch的数量而增长，

(｀▽′) SWA理论认为平均多个SGD优化轨迹上的多个模型，最终模型泛化性能更好。如下图：W1、W2、W3为模型优化过程中不同的checkpoint,SWA认为在其张成的空间中，中心点具有更好的泛化能力。看你的训练布数是够的，一般都用不了99个epoch，二三十个epoch就可以。

没什么经验。。基本就是看loss，loss不往下降了，基本就到头了。然后大概确定的epoch。你的准确度上不通过仅仅35 个epoch 的训练，研究人员即实现了75% 的top-1 准确率，其中mini-batch 大小不到16,384——而即使mini-batch 达到了131,072,准确度也为75%

EPOCH, BATCH, INTERATION CIFAR10 数据集有50000 张训练图片，10000 张测试图片.现在选择Batch Size = 256 对模型进行训练. 每个Epoch 要训练的图片数量：每个Epoch 具有的Iteration 个数：每个Epoch 中发生模型权重更新的次数：训练代后，模型权重更新的次数：不同代的训练，其实用的是同一个训练集的数据。第代