Deeplearning4j 中的时期和迭代
Epochs and Iterations in Deeplearning4j
我最近开始学习 Deeplearning4j，但我不明白 epochs 和迭代的概念实际上是如何实现的。
在在线文档中它说：
an epoch is a complete pass through a given dataset ...
Not to be confused with an iteration, which is simply one
update of the neural net model’s parameters.
我 运行 使用 MultipleEpochsIterator 进行训练，但是对于第一个 运行 我设置了 1 个时期，miniBatchSize = 1 和一个包含 1000 个样本的数据集，所以我希望训练在 1 epoch 和 1000 次迭代，但在超过 100.000 次迭代之后它仍然是 运行ning.
int nEpochs = 1;
int miniBatchSize = 1;
MyDataSetFetcher fetcher = new MyDataSetFetcher(xDataDir, tDataDir, xSamples, tSamples);
//The same batch size set here was set in the model
BaseDatasetIterator baseIterator = new BaseDatasetIterator(miniBatchSize, sampleSize, fetcher);
MultipleEpochsIterator iterator = new MultipleEpochsIterator(nEpochs, baseIterator);
model.fit(iterator)
然后我做了更多测试来改变批量大小，但这并没有改变 IterationListener 打印日志行的频率。我的意思是，我认为如果我将批量大小增加到 100，那么使用 1000 个样本，我将只有 10 次参数更新，因此只有 10 次迭代，但日志和时间戳间隔或多或少是相同的。
顺便说一句。有一个类似的问题，但答案实际上并没有回答我的问题，我想更好地了解实际细节：
Deeplearning4j: Iterations, Epochs, and ScoreIterationListener
None 这在 1.x 之后很重要（它已经在 alpha 中了）——我们很久以前就摆脱了迭代。
最初它是一种快捷语法，因此人们不必编写 for 循环。
现在只关注带纪元的 for 循环。
我最近开始学习 Deeplearning4j，但我不明白 epochs 和迭代的概念实际上是如何实现的。 在在线文档中它说：
an epoch is a complete pass through a given dataset ...
Not to be confused with an iteration, which is simply one update of the neural net model’s parameters.
我 运行 使用 MultipleEpochsIterator 进行训练，但是对于第一个 运行 我设置了 1 个时期，miniBatchSize = 1 和一个包含 1000 个样本的数据集，所以我希望训练在 1 epoch 和 1000 次迭代，但在超过 100.000 次迭代之后它仍然是 运行ning.
int nEpochs = 1;
int miniBatchSize = 1;
MyDataSetFetcher fetcher = new MyDataSetFetcher(xDataDir, tDataDir, xSamples, tSamples);
//The same batch size set here was set in the model
BaseDatasetIterator baseIterator = new BaseDatasetIterator(miniBatchSize, sampleSize, fetcher);
MultipleEpochsIterator iterator = new MultipleEpochsIterator(nEpochs, baseIterator);
model.fit(iterator)
然后我做了更多测试来改变批量大小，但这并没有改变 IterationListener 打印日志行的频率。我的意思是，我认为如果我将批量大小增加到 100，那么使用 1000 个样本，我将只有 10 次参数更新，因此只有 10 次迭代，但日志和时间戳间隔或多或少是相同的。
顺便说一句。有一个类似的问题，但答案实际上并没有回答我的问题，我想更好地了解实际细节： Deeplearning4j: Iterations, Epochs, and ScoreIterationListener
None 这在 1.x 之后很重要（它已经在 alpha 中了）——我们很久以前就摆脱了迭代。
最初它是一种快捷语法，因此人们不必编写 for 循环。
现在只关注带纪元的 for 循环。