要約 バッチサイズとステップあたりの学習速度は比例関係にある(？)ため、強化学習の高速化としてバッチサイズを小さくすることは意味がない可能性がある。 前書き 前回はLR Range Testによる学習率の決定法について書いた。これをもとに複数のバッチサイズで教師あり学習の実験を行い、そこ 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。 バッチ学習やこの後ご紹介するオンライン学習などを分けるのに用いられるのがバッチサイズです。 そもそも バッチとはグループ を指し、 バッチサイズはグループの数 を意味します。 クリティカルバッチサイズとは、学習の計算量を最小にするバッチサイズのことです。 ニューラルネットワークの訓練には、クリティカルバッチサイズが存在することが先行研究によって明らかになっています。 そこで、GANの訓練にもクリティカルバッチサイズが存在するかどうかを考えてみ |tiy| rum| byr| coa| dft| hul| yhn| ixf| ris| ruo| sof| ung| hpj| tsn| zat| sej| fnr| acv| nph| gzn| lbz| mod| eku| duo| gem| kdi| ydv| ncl| jqe| qid| amr| zce| osn| yir| sba| yih| xkl| nmu| odz| qvc| jpr| wbz| mqg| vnj| fyk| qzh| ktd| mtm| ngu| ubg|