ほとんどのモデルでは、手順パラメータを示すデータを実行するステップ数しかし、ほとんどの実用的な使用法では、フィット関数Nも実行します。時代。
1 エポックで 1000 ステップを実行することと、10 エポックで 100 ステップを実行することの違いは何ですか? 実際にはどちらが優れていますか? 連続するエポック間でロジックは変わりますか? データのシャッフルはありますか?
ベストアンサー1
トレーニング ステップは 1 つの勾配更新です。1 つのステップでbatch_sizeサンプルが処理されます。
エポックは、トレーニング データの 1 回の完全なサイクルで構成されます。これは通常、多数のステップで構成されます。たとえば、2,000 枚の画像があり、バッチ サイズが 10 の場合、エポックは次のようになります。
2,000 images / (10 images / step) = 200 steps.
各ステップでトレーニング画像をランダムに（かつ独立して）選択する場合、通常はそれをエポックとは呼びません。[ここが私の回答が前の回答と異なる点です。私のコメントも参照してください。]