DataManip Insights BONUSDeep Learning & Réseaux de NeuronesGratuit
🔁 Bonus · Epoch, batch, itération

« 30 epochs, c'est 30 mises à jour. »
Non : avec 1 000 images et des lots de 20, c'est 1 500.

🎯 L'analogie clé

Les trois mots

Trois mots,
trois échelles différentes.

🔁
Epoch
📦
Batch (lot)
⚙️
Itération
Simulateur 1

Changez N, B et les epochs,
comptez les mises à jour.

Mises à jour selon la taille du lot
Mises à jour totales (échelle log) selon la taille du lot

Itérations par epoch
-
⌈N ÷ B⌉
Mises à jour totales
-
itérations × epochs
Écart avec les epochs
-
mises à jour ÷ epochs
Images vues
-
N × epochs, quel que soit B
Simulateur 2

Quand N n'est pas un multiple de B,
le dernier lot est plus petit.

Itérations par epoch selon N
Itérations par epoch selon le nombre d'images N

N ÷ B
-
division exacte
Lots complets
-
parties entières
Itérations par epoch
-
arrondi vers le haut
Dernier lot
-
images dans la dernière itération
En pratique

Quatre réflexes
pour compter juste.

🧮
Écrivez la formule
⬆️
Arrondissez vers le haut
🔢
Comptez les itérations
📏
Comparez les échelles
Python · epoch_batch.py
N, B, EPOCHS = 1000, 20, 30
iterations = 0
for epoch in range(EPOCHS):          # un epoch : un passage complet
    for debut in range(0, N, B):     # un batch : B exemples
        lot = donnees[debut:debut + B]
        # ... gradient, mise à jour des poids ...
        iterations += 1              # une itération
print(iterations)                    # 1500
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Ce qu'il faut retenir

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