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    提升网络训练的准确率

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    提升网络训练的准确率

    2023-02-13 09:26:16 阅读次数:493

    迭代,权重,数据

    1 问题

    模型训练结果的准确率只有百分之60多,因此需要提升准确率。

    2 方法

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

    • 每个 Epoch 要训练的图片数量:60000(训练集上的所有图像)

    • 训练集具有的 Batch 个数:60000 / 100 = 600

    • 每个 Epoch 需要完成的 Batch 个数:600

    • 每个 Epoch 具有的 Iteration 个数:600(完成一个Batch训练,相当于参数迭代一次)

    • 每个 Epoch 中发生模型权重更新的次数:600(一次训练包含正向+反向,反向就是一次权重更新)

    • 训练 10 个Epoch后,模型权重更新的次数:10 * 600 = 6000

    • 总共完成30000次迭代,相当于完成了个Epoch

    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,但是对模型的权重更新值却是完全不同的。因为不同Epoch的模型处于代价函数空间上的不同位置,模型的训练代越靠后,越接近谷底,其代价越小。

    3 结语

    一个时期=所有训练样本的一个正向传递和一个反向传递。也即所有的数据进行了一次完整的训练。当数据量十分大的时候,一次性投入训练效果往往会变差,为此需要对数据进行分批次的训练,用epoch进行周期训练达到提升准确率的目的。

    版权声明:本文内容来自第三方投稿或授权转载,原文地址:https://blog.51cto.com/where2go/5786581,作者:算法与编程之美,版权归原作者所有。本网站转在其作品的目的在于传递更多信息,不拥有版权,亦不承担相应法律责任。如因作品内容、版权等问题需要同本网站联系,请发邮件至ctyunbbs@chinatelecom.cn沟通。

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