神經網路中epoch設置多少合適

1. 神經網路中epoch與iteration相等嗎

神經網路中epoch與iteration是不相等的

batchsize：中文翻譯為批大小（批尺寸）。在深度學習中，一般採用SGD訓練，即每次訓練在訓練集中取batchsize個樣本訓練；

iteration：中文翻譯為迭代，1個iteration等於使用batchsize個樣本訓練一次；一個迭代 = 一個正向通過+一個反向通過

epoch：迭代次數，1個epoch等於使用訓練集中的全部樣本訓練一次；一個epoch = 所有訓練樣本的一個正向傳遞和一個反向傳遞

舉個例子，訓練集有1000個樣本，batchsize=10，那麼：訓練完整個樣本集需要：100次iteration，1次epoch。

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神經網路工作原理

人工神經網路首先要以一定的學習准則進行學習，然後才能工作。現以人工神經網路對於寫「A」、「B」兩個字母的識別為例進行說明，規定當「A」輸入網路時，應該輸出「1」，而當輸入為「B」時，輸出為「0」。

所以網路學習的准則應該是：如果網路作出錯誤的判決，則通過網路的學習，應使得網路減少下次犯同樣錯誤的可能性。首先，給網路的各連接權值賦予(0，1)區間內的隨機值，將「A」所對應的圖象模式輸入給網路。

網路將輸入模式加權求和、與門限比較、再進行非線性運算，得到網路的輸出。在此情況下，網路輸出為「1」和「0」的概率各為50%，也就是說是完全隨機的。這時如果輸出為「1」(結果正確)，則使連接權值增大，以便使網路再次遇到「A」模式輸入時，仍然能作出正確的判斷。

普通計算機的功能取決於程序中給出的知識和能力。顯然，對於智能活動要通過總結編製程序將十分困難。

人工神經網路也具有初步的自適應與自組織能力。在學習或訓練過程中改變突觸權重值，以適應周圍環境的要求。同一網路因學習方式及內容不同可具有不同的功能。人工神經網路是一個具有學習能力的系統，可以發展知識，以致超過設計者原有的知識水平。

通常，它的學習訓練方式可分為兩種，一種是有監督或稱有導師的學習，這時利用給定的樣本標准進行分類或模仿；另一種是無監督學習或稱無為導師學習，這時，只規定學習方式或某些規則，則具體的學習內容隨系統所處環境 （即輸入信號情況）而異，系統可以自動發現環境特徵和規律性，具有更近似人腦的功能。

神經網路就像是一個愛學習的孩子，您教她的知識她是不會忘記而且會學以致用的。我們把學習集（Learning Set）中的每個輸入加到神經網路中，並告訴神經網路輸出應該是什麼分類。在全部學習集都運行完成之後，神經網路就根據這些例子總結出她自己的想法，到底她是怎麼歸納的就是一個黑盒了。

之後我們就可以把測試集（Testing Set）中的測試例子用神經網路來分別作測試，如果測試通過（比如80%或90%的正確率），那麼神經網路就構建成功了。我們之後就可以用這個神經網路來判斷事務的分類了。

神經網路是通過對人腦的基本單元——神經元的建模和聯接，探索模擬人腦神經系統功能的模型，並研製一種具有學習、聯想、記憶和模式識別等智能信息處理功能的人工系統。神經網路的一個重要特性是它能夠從環境中學習，並把學習的結果分布存儲於網路的突觸連接中。

神經網路的學習是一個過程，在其所處環境的激勵下，相繼給網路輸入一些樣本模式，並按照一定的規則（學習演算法）調整網路各層的權值矩陣，待網路各層權值都收斂到一定值，學習過程結束。然後我們就可以用生成的神經網路來對真實數據做分類。

2. 人工神經網路

這些只是神經網路運行的參數，比如epoch就是迭代的次數，mse就是平均方差，目標值。

3. matlab bp神經網路 epoch為何會隨機變化 如何修改訓練步長 各位大神，求助啊！！！

樓主你好，那個是迭代次數，在不滿足擬合的情況下，程序會一直訓練，直到滿足訓練目標！關鍵不是epoch,希望對你有幫助！

4. MATLAB擬合的神經網路那個Performance的每次都是 epoch為個位數

圖中曲線顯示的是均方誤差，越小，說明系統得到的輸出與作為監督的輸出值的差別越小。圖中藍色線的值最好，它是對訓練數據的擬合結果；紅色線是對測試數據，最差。訓練集效果好，測試集效果差，就稱為過擬合了。

5. 訓練epoch是什麼意思

epoch：1個epoch等於使用訓練集中的全部樣本訓練一次。

epoch：

英[ˈi：pɒk]美[ˈepək]

n。時期；紀元；世；新時代

復數：epochs。

神經網路工作原理

人工神經網路首先要以一定的學習准則進行學習，然後才能工作。現以人工神經網路對於寫「A」、「B」兩個字母的識別為例進行說明，規定當「A」輸入網路時，應該輸出「1」，而當輸入為「B」時，輸出為「0」。

所以網路學習的准則應該是：如果網路作出錯誤的判決，則通過網路的學習，應使得網路減少下次犯同樣錯誤的可能性。首先，給網路的各連接權值賦予(0，1)區間內的隨機值，將「A」所對應的圖象模式輸入給網路

6. matlab中epochs是什麼意思

matlab中epochs是計算時根據輸出誤差返回調整神經元權值和閥值的次數。

驗證方法：
(一)使用網路 linearlayer
1，cell輸入形式
輸入 P={[1;2] [2;1] [2;3] [3;1]};
目標值 T={4 5 7 7}
使用adapt;
輸入命令：
P={[1;2] [2;1] [2;3] [3;1]};
T={4 5 7 7};
net=linearlayer(0,0.1);
net=configure(net,P,T);
net.IW{1,1}=[0,0];
net.b{1}=0;
[net,a,e]=adapt(net,P,T);
權重更新4次，最後值：
net.IW{1,1}= 1.5600 1.5200
net.b{1}=0.9200
模擬結果：[0] [2] [6.0000] [5.8000]

2,矩陣輸入形式
輸入P=[1 2 2 3;2 1 3 1];
輸出T=[4 5 7 7]
使用adapt;
輸入命令：
P=[1 2 2 3;2 1 3 1];
T=[4 5 7 7];
net=linearlayer(0,0.01);
net=configure(net,P,T);
net.IW{1,1}=[0,0];
net.b{1}=0;
[net,a,e]=adapt(net,P,T);
權重更新一次，最後值：
net.IW{1,1}=0.4900 0.4100
net.b{1}= 0.2300

3,矩陣輸入形式
輸入P=[1 2 2 3;2 1 3 1];
輸出T=[4 5 7 7]
使用train;(其中設置epochs=1)
前提：對學習函數和訓練函數加入顯式的調用命令；
P=[1 2 2 3;2 1 3 1];
T=[4 5 7 7];
net=linearlayer(0,0.01);
net=configure(net,P,T);
net.IW{1,1}=[0,0];
net.b{1}=0;
net=trian(net,P,T);
權重更新一次，最後值：
net.IW{1,1}=0.4900 0.4100
net.b{1}= 0.2300
結論：對於靜態網路而言linearlayer，adapt的cell輸入為在線學習，而矩陣輸入為離線學習相當於train的一個回合。
至於動態網路：有時間再做。

7. SPSS的神經網路模型參數設置疑問

1神經網路對於定量數據也能用

2因子根據具體研究面對確定
3比例3:7，也可以cross
4驗證集必須
5這些就多了，有數學公式

8. BP神經網路中初始權值和閾值的設定

1、首先需要了解BP神經網路是一種多層前饋網路。

9. 神經網路演算法中，參數的設置或者調整，有什麼方法可以採用

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神經網路的結構（例如2輸入3隱節點1輸出）建好後，一般就要求神經網路里的權值和閾值。現在一般求解權值和閾值，都是採用梯度下降之類的搜索演算法（梯度下降法、牛頓法、列文伯格-馬跨特法、狗腿法等等），這些演算法會先初始化一個解，在這個解的基礎上，確定一個搜索方向和一個移動步長（各種法算確定方向和步長的方法不同，也就使各種演算法適用於解決不同的問題），使初始解根據這個方向和步長移動後，能使目標函數的輸出（在神經網路中就是預測誤差）下降。 然後將它更新為新的解，再繼續尋找下一步的移動方向的步長，這樣不斷的迭代下去，目標函數（神經網路中的預測誤差）也不斷下降，最終就能找到一個解，使得目標函數（預測誤差）比較小。
而在尋解過程中，步長太大，就會搜索得不仔細，可能跨過了優秀的解，而步長太小，又會使尋解過程進行得太慢。因此，步長設置適當非常重要。
學習率對原步長（在梯度下降法中就是梯度的長度）作調整，如果學習率lr = 0.1,那麼梯度下降法中每次調整的步長就是0.1*梯度，
而在matlab神經網路工具箱里的lr,代表的是初始學習率。因為matlab工具箱為了在尋解不同階段更智能的選擇合適的步長，使用的是可變學習率，它會根據上一次解的調整對目標函數帶來的效果來對學習率作調整，再根據學習率決定步長。
機制如下：
if newE2/E2 > maxE_inc %若果誤差上升大於閾值
lr = lr * lr_dec; %則降低學習率
else
if newE2 < E2 %若果誤差減少
lr = lr * lr_inc;%則增加學習率
end
詳細的可以看《神經網路之家》nnetinfo里的《[重要]寫自己的BP神經網路(traingd)》一文，裡面是matlab神經網路工具箱梯度下降法的簡化代碼

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祝學習愉快

10. 神經網路如果學習樣本很多，會不會出現很卡！學習慢！個例計算慢！情況！

4w到6w條數據是在合理范圍內的，一般1000個epoch。
再大的話就對算力要求高了，樣本很多就算最後收斂了，好幾年過去了，除非是實驗新的演算法，不然沒有意義了。