随机梯度下降是一种具有多个超参数_596_1">参数的学习算法。
经常让初学者感到困惑的两个超参数是批量大小和轮数。它们都是整数值并且似乎做同样的事情。
在这篇文章中，您将发现随机梯度下降中批次和时期之间的差异。
读完这篇文章，你会知道：
- 随机梯度下降是一种迭代学习算法，它使用训练数据集来更新模型。
- 批量大小是梯度下降的一个超参数，它控制模型内部参数更新之前要处理的训练样本的数量。
- 历元数是梯度下降的超参数，它控制完整通过训练数据集的数量。
神经网络中批次和纪元的区别
概述
这篇文章分为五个部分；他们是：
- 随机梯度下降
- 什么是样本？
- 什么是批次？
- 什么是纪元？
- 批次和纪元有什么区别？
