Epoch Batch是机器学中一种常用的优化手艺， 其核心在于将训练数据分批次进行处理，以搞优良训练效率和模型性Neng。

Epoch Batch的概念

• Batch: 将一定数量的训练数据作为一个批次进行一次优化过程。
• Epoch: 完成一次全部训练数据的训练过程。
• Epoch Batch: 将训练数据打乱后 按照指定的巨大细小分成优良几个批次个个批次进行一次优化，直到全部批次dou被处理完毕。

• 内存管理: 效率。
• 噪声少许些: 由于个个Batch的数据是随机选择的，Neng少许些噪声对模型训练的关系到。
• 泛化性Neng提升: 搞优良模型的泛化Neng力，基本上原因是个个Batchdou包含了数据的不同样本。

Batch Normalization

• 作用: 通过标准化网络每一层的输入， 加速训练过程，搞优良模型精度。
• 实现: 在网络层中用BN，计算个个Batch的均值和标准差，对输入进行标准化。

Epoch Batch与BN的关系

• BN与Mini-Batch: BN通常用Mini-Batch的统计量进行标准化。
• Epoch Batch的优势: 用Epoch BatchNeng得到geng稳稳当当的均值和标准差， 从而改善BN的稳稳当当性，搞优良模型精度。

应用

• 组合用: 在实际应用中， Epoch Batch和BN三天两头一起用，以加速训练并搞优良模型性Neng。

伪代码示例

python

for epoch in range: shuffledindices = torch.randperm) for i in range, batchsize): indices = shuffledindices batch = dataset optimize

def forward:
    if self.training:
        mean = x.mean
        var = x.var
        self.running_mean =  * self.running_mean + self.momentum * mean
        self.running_var =  * self.running_var + self.momentum * var
    else:
        mean = self.running_mean
        var = self.running_var
    x =  / .sqrt
    return self.gamma * x + self.beta