疊代次數英文解釋翻譯、疊代次數的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 iterations

分詞翻譯：

疊代的英語翻譯：

【計】 iterate; iteration

次數的英語翻譯：

frequency; time

專業解析

在漢英詞典視角下，“疊代次數”的英文對應術語為Iteration Count 或Number of Iterations。其核心含義是指一個過程或算法中重複執行特定步驟或循環體的總回數。以下是詳細解釋：

一、術語定義與核心概念

疊代的本質
疊代指基于前一步結果重複進行計算或操作的過程。例如，在數值分析中求解方程 ( x_{n+1} = f(x_n) ) 時，每次計算 ( x_n ) 新值即一次疊代。

來源：斯坦福大學數值計算課程資料 ¹
次數的量化意義
“次數”直接量化循環執行頻度，是評估算法效率的關鍵指标。高疊代次數可能意味着收斂速度慢或計算複雜度高。

來源：IEEE《算法分析标準指南》 ²

二、技術場景中的關鍵特性

終止條件關聯性
疊代次數常與預設條件綁定（如誤差阈值 (epsilon)），當結果滿足 ( |x_{n+1} - x_n| < epsilon ) 或達到最大疊代上限時終止循環。

來源：Springer《數值方法百科全書》 ³
性能影響維度
- 收斂性：梯度下降法等需數百至萬次疊代實現最優解收斂
- 資源消耗：機器學習訓練中疊代次數直接影響計算時間與能耗
  來源：MIT《深度學習優化技術》白皮書 ⁴

三、典型應用場景

算法領域
在K-means聚類中，疊代次數決定質心位置更新次數，直接影響聚類精度。通常設置最大疊代次數防止無限循環。
人工智能訓練
神經網絡訓練時，epoch（遍曆全數據集次數）是特殊疊代形式。ResNet-50等模型需數百epoch疊代達到高精度。

來源：Google AI Research Blog ⁵

數學表示（需KaTeX支持）

疊代過程可形式化描述為：

$$ begin{cases} x_{k+1} = g(x_k)

k leftarrow k+1 end{cases} $$

其中 ( k ) 即為當前疊代次數。

參考文獻

Stanford University, Iterative Methods Lecture Notes
IEEE Standard Association, Algorithm Performance Metrics
Springer Encyclopedia, Numerical Iterative Schemes
MIT Optimization Lab, Deep Learning Convergence Analysis
Google AI, Efficient Model Training Techniques

網絡擴展解釋

“疊代次數”是一個廣泛應用于計算機科學、數學優化、機器學習等領域的術語，其核心含義是重複執行某一過程或算法的次數。以下是詳細解釋：

1.基本定義

疊代次數指在解決問題或執行任務時，同一組操作被重複執行的次數。例如：

機器學習：訓練模型時，參數根據數據調整的次數（如梯度下降中的每一步更新）。
算法優化：尋找最優解時重複嘗試的次數（如牛頓法中的循環計算）。
編程循環：for或while循環中代碼塊執行的次數。

2.不同場景下的具體含義

a. 機器學習與深度學習

單次疊代（Iteration）：模型基于一個數據批次（Batch）更新一次參數。例如，若數據集有1000個樣本，每次用100個樣本訓練，則10次疊代完成1個輪次（Epoch）。
疊代次數與收斂：疊代次數過少可能導緻模型未收斂（欠拟合），過多則可能過拟合或浪費計算資源。

b. 數學優化

梯度下降法：每次參數更新公式為： $$ theta_{t+1} = theta_t - eta abla J(theta_t) $$ 其中，$theta_t$是第$t$次疊代的參數，$eta$是學習率，$ abla J$是損失函數的梯度。

c. 數據處理與算法

聚類算法（如K-means）：疊代次數指重新計算質心并分配數據點的次數，直到質心不再顯著變化。

3.如何确定合適的疊代次數？

經驗法則：根據任務複雜度調整，例如深度學習可能需要數千到數百萬次疊代。
早停法（Early Stopping）：通過驗證集監控性能，在模型性能不再提升時終止疊代。
收斂判斷：當損失函數變化小于阈值時停止疊代。

4.常見誤區

疊代次數 ≠ 輪次（Epoch）：1個Epoch包含多次疊代（具體取決于Batch大小）。
并非越多越好：過多的疊代可能導緻計算資源浪費或過拟合。

總結來說，疊代次數是衡量算法執行深度的關鍵指标，需結合具體場景平衡效率與效果。