ニューラルネットワークのEPOCHとは何ですか？

EPOCHの定義が必要です。

EPOCHは重みを更新することです。

どのように動作しますか？

「トレーニングデータ（入力データ）」を変更しますか？

「デルタルール（アクティベーション機能）」を変更しますか？

この投稿には関連情報がいくつかあります：http://stackoverflow.com/questions/4752626/epoch-vs-iteration-when-training-neural-networks – Aenimated1

これは、勾配降下を持つニューラルネットワークを訓練のコンテキストでいます。確率的またはミニバッチの勾配降下を使用して通常NNを訓練するので、すべての訓練データが各反復ステップで使用されるわけではありません。

確率的およびミニバッチ勾配降下は、各繰り返しでbatch_size数のトレーニングサンプルを使用するため、すべてのデータを使用してトレーニングし、データセットの最初からやり直すことができます。

1つのエポックがトレーニングセット全体を1回通過することを考慮すると、すべてのデータをNNに表示してから再開するまで、勾配降下の更新が複数回繰り返されることを意味します。

2016-05-17 05:47:16

1回のパスで何ができますか？まったく同じトレーニングデータを使用している場合、なぜ複数のパスが必要ですか？私は1つのパスが勾配降下からの最小誤差を見つけると思った。 – mskw

@mskw勾配降下は反復アルゴリズムであり、1回の反復で最小値を検出しません。 –

エポックは勾配降下とは関係がありますか？ – mskw

Epochesは、シングルパススルー全体訓練データセットです。従来のGradient Descentは、特定のエポック数のトレーニングデータセット全体のパラメータに関する損失関数の勾配を計算します。

2017-10-07 15:05:41 Naren

シングルパスとは？何のシングルパス？ – mskw

最初のレイヤーからすべてのニューロンを1回パスしてから隠れレイヤーと最後の/出力レイヤーを1回パスします。 – Naren

？それは単一パスと同じくらい曖昧です。あなたは単一の勾配降下反復を意味しますか？ – mskw

答えて