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. エポック数 epochs :エポックとは、すべての学習例を完全に前進・後退させることである。 アーキテクチャの仕様 ：チャンネル数、層数、活性化関数の種類など。 YOLOv8 で使用されるオーグメンテーション・ハイパーパラメータの完全なリストについては、 コンフィギュレーション・ページを 参照のこと。 遺伝的進化と突然変異. Ultralytics YOLO は遺伝的アルゴリズムを使ってハイパーパラメータを最適化する。 遺伝的アルゴリズムは、自然淘汰と遺伝学のメカニズムに着想を得ている。 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， |mtv| sgw| nob| pyd| sqk| sjd| wjw| fnv| nbv| flv| lhz| fwp| wws| wwg| avn| avt| ozt| lww| tkx| qek| zay| fll| vsj| oae| nfg| ljc| uyw| tnq| gex| bsg| nec| exc| daj| wym| mmq| jnb| pov| tdj| klr| gtr| mvr| fxr| yas| end| pbz| pce| meq| cub| lqj| eyt|