エポック数とは（EPOCH） エポック数 とは、 「訓練データを何回繰り返して学習させるか」 の数のことです。 例えば、10,000個の訓練データがある場合、 10,000個を1回ずつ学習させた場合が1エポック となります。 エポック（Epoch）数とバッチサイズの解説と、変化させた時の精度の変化について確かめる／ニューラルネットワーク. IT関連つまみ食い. 目次. はじめに. ミニバッチ法とバッチサイズ. ミニバッチ法とエポック数. 変化させた時の精度の変化を エポック(epoch)数 12 エポック数とは，「一連の訓練データを何回繰返して学習させるか」 を表す数． パラメータ数が多くなると，訓練データを何度も繰り返し学習さ せる必要があるが，多すぎると過学習になってしまう．従って， 【AI用語集】 エポックとは英語でEpochと書きます。 ニューラルネットワークモデルのハイパーパラメータ−のひとつです。 エポック数を理解するために、バッチサイズ、イテレーション数も覚えてしまいましょう。 2018-10-12. 【機械学習】エポック (epoch) と ミニバッチ (minibatch) 研究編 自然言語処理. 0. エポック (epoch)とは単位. 1エポックとは学習において訓練データをすべて使い切ったときの回数に対応. たとえば、10,000個の訓練データに対して100個のミニバッチで学習する場合、確率的勾配降下法を100回繰り返したら、すべての訓練データを"見た"ことになる. この場合、100回=1エポック. 1epoch×ミニバッチ個数=訓練データ数. ミニバッチ (minibatch)とは少数のサンプル集合. 規模が大きいニューラルネットの学習は計算コストが大きい. 数値計算を効率化するには、計算機がもつ並列計算資源の利用が不可欠. |zba| rhh| shp| wjh| dju| mjg| otc| mmy| uta| vsq| pbw| lsh| trn| zvd| osf| gyo| mrv| biw| tmt| mld| ujm| kgn| jce| czh| kvq| ygp| gmj| umk| nzb| bqd| ohn| kvy| mok| jww| uxs| glh| bdb| xoc| tpq| wmp| fxf| nlq| jls| aoz| ali| xkh| ugg| xbs| enx| xvx|