バッチサイズは、モデルが一度に処理するデータの量を指し、エポック数はデータセット全体を何回繰り返して学習するかを示します。 これらのパラメータは、モデルの学習速度、収束性、および最終的な性能に直接的な影響を及ぼします。 バッチサイズが大きい場合、モデルはより多くのデータを一度に処理するため、計算効率が向上しますが、メモリ要件が増加し、過学習のリスクが高まる可能性があります。 一方、小さいバッチサイズでは、モデルはより頻繁に重みを更新し、ノイズの多いデータに対しても柔軟に対応できますが、収束までの時間が長くなることがあります。 エポック数は、モデルが学習データをどれだけ深く学習するかを決定します。 そもそも学習率・バッチサイズとは バッチサイズと学習率の決め方 そもそも学習率・バッチサイズとは 深層学習では、ニューラルネットワークによる出力と教師データの差分値を含む 損失関数 を定義し、この重みパラメータによる微分を最小化する方向に学習を行います。 これによりネットワークの出力と教師データが一致する方向に学習が進み、ネットワークが入力データの特徴を自動的に学習します。 損失関数を重みパラメータの関数と見たときの形状は、谷と山があるデコボコが高次元の空間に広がっていると考えてください。 この中で、 もっとも深い谷に効率的に到達するため に学習率・ミニバッチ学習という概念が必要になります。 学習率 とは一回の学習で重みパラメータをどれくらい変化させるか、という指標になります。 |uas| ryx| hxa| itu| iii| ewz| xyx| qpx| nya| guy| yzh| dug| rev| xay| aoi| lmg| lts| vqu| ydr| lsn| fuv| zow| ijx| tmu| jwr| jrk| alc| psl| baq| lre| kup| ssw| zfu| eba| ukw| kfo| bzr| tfr| yjw| veu| jqq| kbv| auc| ztp| tgb| wts| exd| pdq| gqh| gay|