迭代次数和训练次数区别

2、 迭代次数是指整个训练集输入到神经网络进行训练的次数，当测试错误率和训练错误率相差较小，且测试准确率趋于稳定时（达到最优），可认为当前迭代次数合适；当测试错误率先变小后变大时则说明迭代次数过大了，需要减小迭代次数，否则容易出现过拟合。

3、 4.迭代次数：迭代次数决定了模型训练的次数。 过多的迭代次数可能会导致过拟合问题；而过少的迭代次数可能会导致欠拟合问题。 一般来说，可以通过观察验证集上的损失函数值来确定合适的迭代次数。 5.正则化参数：正则化参数可以防止模型过拟合。

1、 神经网络中的训练次数是训练时，1个batch训练图像通过网络训练一次（一次前向传播+一次后向传播），每迭代一次权重更新一次；测试时，1个batch测试图像通过网络一次（一次前向传播）的次数。

4、 2、训练方法：不同的训练方法对训练周期也有影响。 例如，使用机器学习的模型可能需要更多的数据和时间来训练，而使用规则基础的模型可能只需要较少的时间。 3、迭代次数：训练周期也取决于所需的迭代次数。 每次迭代都可能带来模型性能的改进，因此，为了达到所需的性能，需要多次迭代。