Keras框架中epoch、batch、batch size和iteration的使用说明

简介：
本篇文章详细介绍了在Keras深度学习框架中的关键概念，包括训练过程周期（epoch）、批次处理（batch）及其大小（batch size），以及迭代次数（iteration）。通过理解这些术语的应用规则与相互关系，可以有效优化模型训练流程和性能。 在Keras官方文档中的解释是：“简单说，epochs指的就是训练过程中数据将被“轮”多少次。” 在一个epoch的过程中，整个数据集通过神经网络一次并返回一次。每次完成一个epoch后，模型会报告调试信息以显示学习进度。 为什么要进行多个epoch的训练？对于有限的数据集（特别是在批梯度下降的情况下），仅使用一个迭代过程来更新权重或执行一个epoch是不够的。为了使神经网络更好地从数据中学习规律和特征，需要将整个数据集多次通过相同的模型传递。随着epochs数量增加，权重也会被更多次地调整优化，从而帮助改善模型欠拟合的问题。