深度学习之CNN训练参数

实验背景

卷积神经网络（CNN）在训练的时候会涉及很多参数，在论文中实验也都出现，如epoch，batch_size等，『WedO实验君』今天和大家一起了解下常用参数。

实验器材

● python

● CNN

实验内容

epoch

在训练CNN过程中，为了不断的更新权重w和偏秩bias，参与训练的所有样本集需要多次经过构建的网络。epoch就是所有样本集经过网络的次数。

batch_size

由于是端对端的直接训练，训练CNN通常需要大量的样本数据。为了提高效率，通常将样本数据分成n_batch份，每一份就是batch_size。通常多个batch_size会用多个GPU进行并行训练。

iterations

每次iterations为 利用一个batch_size的样本数据走一遍（训练）网络模型的过程。

实验结语

本实验『WedO实验君』简要罗列三个参数，后续实验君会继续关注深度学习的基本概念以及训练和调参。