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我正在查看使用 RNN 和 LSTM 的 Keras 的文本生成示例，但仍然对术语epoch和迭代之间的区别感到困惑。

尽管这是之前的问题，但我无法理解答案，或者这个答案与我的理解不同，也与以下示例的处理方式不同。基于这个答案，据说

一个epoch = 所有训练示例的一次前向传递和一次反向传递

迭代次数=传递次数，每次传递使用 [batch size] 示例数。

示例：如果您有 1000 个训练示例，并且批量大小为 500，则需要 2 次迭代才能完成 1 个 epoch。

总结一下：(#training examples/batch size) = (#iterations/#epochs)。

但是，据我了解，以下示例与前面的结论不同。

# train the model, output generated text after each iteration
for iteration in range(1, 60):
    print()
    print('-' * 50)
    print('Iteration', iteration)
    model.fit(X, y, batch_size=128, nb_epoch=1)

    start_index = random.randint(0, len(text) - maxlen - 1)

    for diversity in [0.2, 0.5, 1.0, 1.2]:
        print()
        print('----- diversity:', diversity)

        generated = ''
        sentence = text[start_index: start_index + maxlen]
        generated += sentence
        print('----- Generating with seed: "' + sentence + '"')
        sys.stdout.write(generated)

        for i in range(400):
            x = np.zeros((1, maxlen, len(chars)))
            for t, char in enumerate(sentence):
                x[0, t, char_indices[char]] = 1.

            preds = model.predict(x, verbose=0)[0]
            next_index = sample(preds, diversity)
            next_char = indices_char[next_index]

            generated += next_char
            sentence = sentence[1:] + next_char

            sys.stdout.write(next_char)
            sys.stdout.flush()
        print()

在这里，迭代是60并且epoch的数量设置为1，这让我很困惑。如前所述，似乎有 60次迭代for iteration in range(1, 60)。并且对于每次迭代，按照每个 for 循环的说明完成一个epoch 。model.fit(X, y, batch_size=128, nb_epoch=1)再次，这里有一个batch_size=128. 那么迭代究竟是什么意思呢？

任何人都可以根据这个例子解释迭代和纪元 之间的区别吗？

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2 回答 2

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我认为在这个例子中，迭代意味着不同的东西：你正在迭代学习过程，并且在每个时期之后，你都在用部分学习的模型做一些事情。您正在迭代地进行，这就是使用迭代词的原因。

于 2016-04-28T20:54:17.343 回答
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在这种情况下，迭代仅用于显示中间结果。我们可以删除这段代码：

for diversity in [0.2, 0.5, 1.0, 1.2]:
    print()
    print('----- diversity:', diversity)

    generated = ''
    sentence = text[start_index: start_index + maxlen]
    generated += sentence
    print('----- Generating with seed: "' + sentence + '"')
    sys.stdout.write(generated)

    for i in range(400):
        x = np.zeros((1, maxlen, len(chars)))
        for t, char in enumerate(sentence):
            x[0, t, char_indices[char]] = 1.

        preds = model.predict(x, verbose=0)[0]
        next_index = sample(preds, diversity)
        next_char = indices_char[next_index]

        generated += next_char
        sentence = sentence[1:] + next_char

        sys.stdout.write(next_char)
        sys.stdout.flush()
    print()

而是：

for iteration in range(1, 60):
  model.fit(X, y, batch_size=128, nb_epoch=1)

写：

model.fit(X, y, batch_size=128, nb_epoch=60)
于 2017-02-08T14:52:26.450 回答