参考博文和图片来源 ： Epoch vs Batch Size vs Iterations

1 前导知识

1.1 梯度下降和学习率

梯度下降算法是一种用于机器学习的迭代优化算法，用于寻找最佳结果(损失函数曲线的最小值)。

• 梯度（坡度）是指斜坡的倾斜度或倾斜度。
• Descent：下降。

该算法是迭代的（iterative），意味着我们需要多次进行多次计算才能得到最优的结果。

梯度下降法有一个参数叫做学习率（learning rate）。

如上图（左所示），一开始成本/损失函数（cost function）上的point下降的较快，说明学习率较大，步长大，随着该point的下降变慢，学习率逐渐减小，步长变慢。

梯度下降算法就是为了找到损失函数的最小值

1.2 为什么需要batchsize/epoch/iteration

当数据太大的时候，我们不能一次把所有的数据传递给计算机。因此我们需要将数据分成更小的大小，并将其一个接一个地交给我们的计算机，并在每一步结束时更新神经网络的权重。

2 Epoch

One Epoch is when an ENTIRE dataset is passed forward and backward through the neural network only ONCE.

由于一个epoch太大，不能一次输入到计算机中，我们将它分成几个较小的批次(batches)。

2.1 为什么训练时需要很多个epoch

由于我们所使用的数据集是有限的，而且梯度下降算法是一个迭代过程，神经网络的权值参数更新也需要多次，所以一个epoch是远远不够的。

随着epoch次数的增加，神经网络中权值变化的次数增多，曲线从欠拟合到最优再到过拟合。

2.2 如何设置epoch的合适数量

不同的数据集需要设置的epoch的数量不同，没有标准答案。

3 BatchSize

Total number of training examples present in a single batch. 单个批次中出现的训练样例总数。

注：Batch size批次大小 and number of batches批次数量 are two different things.

batchsize = 8说明一次传入8张图片。

3.1 batchsize的设置技巧

浅谈深度学习中Batch_size的大小对模型训练的影响

一些经验之谈：

• 一般而言，根据GPU显存，设置为最大，而且一般要求是８的倍数（比如16，32，64），GPU内部的并行计算效率最高。
• 或者选择一部分数据，设置几个８的倍数的Batch_Size，看看loss的下降情况，再选用效果更好的值。

总结：

• batch_size设的大一些，收敛得快，也就是需要训练的次数少，准确率上升的也很稳定，但是实际使用起来精度不高；
• batch_size设的小一些，收敛得慢，可能准确率来回震荡，因此需要把基础学习速率降低一些，但是实际使用起来精度较高。

3.2 batchsize对训练有什么影响

1.训练速度

batch size大小会影响模型的训练速度。 较大的batch size可以更快地处理训练数据，因为在每个epoch中，较大的batch size可以同时处理更多的数据，从而减少了训练时间。相反，较小的batch size需要更多的迭代才能完成一个epoch的训练，因此训练时间更长。但是，较大的batch size也可能导致GPU显存不足，从而导致训练速度下降。

2.训练稳定性

batch size大小还会影响模型的训练稳定性。较小的batch size可以提高模型的训练稳定性，因为在每个epoch中，模型会更新多次，每次更新的权重都会有所不同，这有助于避免局部最优解。 另一方面，较大的batch size可能会导致模型过拟合，因为在每个epoch中，模型只进行一次权重更新，这使得模型更容易陷入局部最优解。

3.内存消耗

batch size大小还会影响内存消耗。较大的batch size需要更多的内存来存储样本和网络权重，因此可能会导致内存不足， 从而影响训练效果。另一方面，较小的batch size需要更少的内存，但也可能会导致训练时间变长。

4.梯度下降

batch size大小还会影响梯度下降。在深度学习中，梯度下降是一种常用的优化算法，用于调整模型的权重。较小的batch size可以使模型更容易收敛，因为每个batch中的样本更接近于独立同分布的分布，使得梯度下降的方向更加一致。另一方面，较大的batch size可能会导致梯度下降方向不一致，从而影响训练效果。

4 Iteration

Iterations is the number of batches needed to complete one epoch. 一个epoch中需要的batch的个数（迭代数）

注：上面提到的一个epoch中的批次数量就是一个epoch中的迭代次数

5 举例分析

一个dataset中有2000张图片，设置batchsize=500，则一个epoch中的iteration = 2000/500 = 4，则一个epoch中跑完一整个dataset需要迭代4个batch。

6 补充(3种梯度下降方法)

批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)以及小批量梯度下降(MBGD)的理解

6.1 批量梯度下降（Batch Gradient Descent，BGD）

批量梯度下降法是最原始的形式，它是指在每一次迭代时使用所有样本来进行梯度的更新。

即batchsize=数据集样本数

优点：
（1）一次迭代是对所有样本进行计算，此时利用矩阵进行操作，实现了并行。
（2）由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。 当目标函数为凸函数时，BGD一定能够得到全局最优。
缺点：
（1）当样本数目 m很大时，每迭代一步都需要对所有样本计算，训练过程会很慢。从迭代的次数上来看，BGD迭代的次数相对较少。

6.2 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）

随机梯度下降是每次迭代使用一个样本来对参数进行更新。使得训练速度加快。

batchsize = 1

优点：
（1）由于不是在全部训练数据上的损失函数，而是在每轮迭代中，随机优化某一条训练数据上的损失函数，这样每一轮参数的更新速度大大加快。
缺点：
（1）准确度下降。由于即使在目标函数为强凸函数的情况下，SGD仍旧无法做到线性收敛。
（2）可能会收敛到局部最优，由于单个样本并不能代表全体样本的趋势。
（3）不易于并行实现。

6.3 小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent, MBGD）

对批量梯度下降以及随机梯度下降的一个折中办法。
其思想是：每次迭代 使用 batch_size 个样本来对参数进行更新。

batchsize = 设定的batchsize

优点：
（1）通过矩阵运算，每次在一个batch上优化神经网络参数并不会比单个数据慢太多。
（2）每次使用一个batch可以大大减小收敛所需要的迭代次数，同时可以使收敛到的结果更加接近梯度下降的效果。(比如上例中的30W，设置batch_size=100时，需要迭代3000次，远小于SGD的30W次)
（3）可实现并行化。
缺点：
（1）batch_size的不当选择可能会带来一些问题。