10个epoch

10个epoch

不可以。epoch要在100次以上，才能保证学习的效率。设置10次达不到学习的作用，还会导致浪费时间，并且还会大大影响epoch推荐给的内容质量和速度。Resnet50 + Arcsoftmax + deepglint *2 训练10个epoch之后，会丢失一个GPU进程，然后训练程序卡住不动。重复发生，并且每次都是训练到10个epoch时发生，注意每次掉

一、10个epoch 准确率达到100

如果我想每3 个epoch 保存一次模型，样本数是64*10*3=1920。我将它用于sav_freq 但输出显示模型保存在epoch 1、epoch 2、epoch 9、epoch 11、epoch 14 并l学习率衰减策略：如果验证集loss连续10个epoch不下降，则学习率降为原来的1/5 l防过拟合策略：1)数据扩增；2)加入正则项；3)加入Dropout; 4)Early stop(验证集loss连续30个epoch不下降则停

二、10个epoch后准确率不变

训练集有1000个样本，batchsize=10,那么：训练完整个样本集需要：100次iteration,100=1000/10。想要训练多少轮，epoch就是多少，例如像训练5轮，epoch=5 具体的计算公式为：one epoch 请问在2-4中，经过10个epoch,结果始终是loss: 14.5075 - accuracy: 0.0999,无法改进，是因为weights的初始化问题吗？或者是遇到鞍点？谢谢！OliverSong 2019-06-20 05:53:58 源自：2-4 实战分类模型之模

三、10个epoch之后验证集准确率才开始动

batch size 指的是数据的个数，batch size = 10 指的是每次扔进神经网络训练的数据是10个。iteration同样指的是次数，iteration = 10 指的是把整个数据集分成10（1）数据集未打乱，可能会导致网络在学习过程中产生一定的偏见（2）噪声过多、标注有大量错误时，会导

＋＾＋ 训练10 个Epoch后，模型权重更新的次数：600*10=6000 不同Epoch的训练，其实用的是同一个训练集的数据。第1个Epoch和第10个Epoch虽然用的都是训练集的图片，但是对没什么经验。。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