图像融合 densefuse python初学 ③ 综合一下 Epochs, Batchsize, Iterations_pythonbatchsize的选择

Epochs, Batchsize, Iterations

函数在该点处沿着该方向（梯度方向）变化最快：变化率（梯度模）最大。

梯度下降法是多次迭代求解的，梯度下降的迭代质量有助于使模型尽可能拟合训练数据。

梯度下降中有一个叫做学习率的参数，在迭代开始时，步长越大，学习率就越高。随着点的下降，步长变短，即学习率变小。

我们在训练模型时，如果训练数据过多，无法一次性将所有图像数据输入网络，为了解决这个问题，我们会将数据分成几个部分进行分批训练，即batch，使得每个批次的数据量是可以负载的。将这些batch的数据逐一输入到网络中，更新神经网络的参数，使得网络收敛。

Epoch

：在训练过程中所有训练集反复训练的次数。

一个Epoch指的是将所有的数据输入网络完成一次向前计算及反向传播。

由于完成一个epoch训练的周期较长（数据量大），一次性输入所有数据计算机无法负荷，所以将其分成多个batches。在实际训练时，将所有数据分成多个batches，每次输入一个batch大小的数据进行训练。

训练网络时，梯度下降本身就是一个迭代过程，所以经过单个epoch更新权重是不够的，即仅仅将所有数据迭代训练一次是不够的，需要反复训练多次才能使网络收敛。

对于不同的数据集来说，最佳的epoch是不同的。但是，epoch的大小和数据集的多样化程度有关，多样化程度越强，epoch也应该越大。

Batchsize

Batch是每次输入网络进行训练的批次，而batchsize是每个batch中训练样本的数量。注意batch size 和 batch numbers（iterations） 是不同的。

batch size：1、每次选取的数据集中的一小部分，也就是小批度下降中的那一小批。

                     2、一个 batch 中的样本总数，一次喂进网络的样本数。

batchsize大小的选择也是非常重要的，为了在内存容量和内存效率之间取得最佳平衡，batchsize 应该用心设置，从而最优化网络模型的性能和速度。

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1.批梯度下降（BGD   -----  Batch  Gradient Decent）

概念：1、训练数据集的时候，将所有的数据集样本都训练一遍后更新损失函数,

           2、所有数据一起输入进行训练，也就是只有一个batch，batch内包含所有训练样本；

           3、遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度

特点：这样效率低，计算开销大，速度慢，不适合在线机器学习。

           当数据量较小，计算机内存可以负载的时候，可以采用全数据效果更好。

batch英文直接翻译过来就是一批的意思，批梯度下降我们可以把这样一批看成是整个数据集。

2.随机梯度下降（SGD   ----  Stochastic Gradient Decent）

概念：1、每训练一个数据更新一次损失函数。

           2、随机训练，即每个batch内只有一个样本。

           3、每看一个数据就算一下损失函数，然后求梯度更新参数，这个称为随机梯度下降。

特点：这样的计算速度提高了很多，但是收敛性可能不太好，容易在最优点徘徊，很难get到那个最优点。难以达到收敛状态。这个方法速度比较快，但是收敛性能不太好，可能在最优点附近晃来晃去，hit不到最优点。两次参数的更新也有可能互相抵消掉，造成目标函数震荡的比较剧烈。

3.小批梯度下降（mini-batch Gradient Decent）

概念：1、把数据分为若干批，按批来更新损失函数，

           2、即将所有数据分成若干个batches，每个batch内包含一小部分训练样本；

           3、这种方法把数据分为若干个批，按批来更新参数，

特点：一个批中的一组数据共同决定了本次梯度的方向，下降起来就不容易跑偏，减少了随机性。另一方面因为批的样本数与整个数据集相比小了很多，计算量也不是很大。

这个方法是上面两个方法的折中方法。

minibatch，mini分批次训练精度略有损失

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Iterations

所谓iterations就是完成一次epoch所需的batch个数。batch numbers就是iterations。

举个例子来说，我们有12800个训练样本，分成100个batches，那么batchsize就是128。将所有的数据输入网络，训练完成一个epoch，需要经过100次iterations。

https://blog.csdn.net/dancing_power/article/details/97015723

https://blog.csdn.net/qingdujun/article/details/80638500

https://www.cnblogs.com/ldfhnb/p/11851043.html

https://blog.csdn.net/zqx951102/article/details/88918948

https://www.cnblogs.com/booturbo/p/12674754.html

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