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软件简介

Epoch 是面向应用程序开发人员和可视化设计人员的通用图表库。它着重于可视化编程的两个不同方面:用于创建历史报告的基本图表和用于显示频繁更新的时间序列数据的实时图表

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2018/05/23 18:58

EPOCH, BATCH, INTERATION

CIFAR10 数据集有 50000 张训练图片,10000 张测试图片。现在选择 Batch Size = 256 对模型进行训练。 每个 Epoch 要训练的图片数量: 训练集具有的 Batch 个数: 每个 Epoch 需要完成的 Batch 个数: 每个 Epoch 具有的 Iteration 个数: 每个 Epoch 中发生模型权重更新的次数: 训练 代后,模型权重更新的次数: 不同代的训练,其实用的是同一个训练集的数据。第 代和第 代虽然用的都是训练集的五万张图片,但是对模型的权重更...

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发表于AI & 大数据专区
2020/06/21 13:02

ML——Epoch

Hello, we will push the machine learning flashcard everyday! Please pay more attention to 数据科学实战! 本文分享自微信公众号 - 数据科学实战(dsaction)。 如有侵权,请联系 support@oschina.cn 删除。 本文参与“OSC源创计划”,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

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发表于开发技能专区
2019/05/07 09:55

【神经网络】batch、epoch、iteration的含义

深度学习的优化算法,说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。 第一种,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。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍,计算量开销大,计算速度慢,不支持在线学习,这称为Batch gradient descent,批梯度下降。 另一种,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,stochastic gradient descent。这个...

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2019/07/25 10:19

神经网络为什么需要多次epoch

Δw(t)=−ε ∂w(t) ∂E +αΔw(t−1)(9) 我们知道反向传播每次迭代的效果是这样的: w=w+Δw(t) w=w+\Delta w(t) w=w+Δw(t) 我们知道,每条训练数据都会导致训练的过程中, 计算一次∂E∂w(t) \frac{∂E}{∂w(t)} ∂w(t) ∂E ,假如我的wi w_iw i 初始化为0,最终的值是0.7 但是我的学习率ε=0.0001 \varepsilon=0.0001ε=0.0001,一万条数据, epoch=1够不够,可能够,也可能不够. 因为你想啊,就假如一个三层的神经网络 第一层和第二层...

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2019/07/20 20:24

kafka入门之broker-水印和leader epoch

每个kafka副本对象都持有2个重要的属性:日志末端位移LEO,高水印HW Kafka对leader副本和follower副本的LEO更新机制是不同的,后面我们会详细讨论。 Kafka对leader副本和follower副本的hw值更新机制也是不同的。 消费者无法消费分区leader副本上那些位移大于分区hw的消息。分区hw就是leader副本的hw值。 关于LEO 2套follower副本LEO属性:一套LEO值保存在follower副本所在broker的缓存上;另一套LEO值保存在leader副本所在的bro...

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2019/11/30 15:30

神经网络中的epoch、batch_size和iteration

一、epoch、batch_size和iteration名词解释,关系描述 epoch:所有的样本空间跑完一遍就是一个epoch; batch_size:指的是批量大小,也就是一次训练的样本数量。我们训练的时候一般不会一次性将样本全部输入模型,而是分批次的进行训练,每一批里的样本数量就是batch_size; iteration:1个iteration就是一个batch_size训练结束。   他们之间是存在数学关系的,举个例子,假如一共有2000个样本,我设置batch_size为100,那么将...

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