ミニバッチ学習. 通常ニューラルモデルを勾配降下法で最適化する場合は、データを 1 つ 1 つ用いてパラメータを更新するのではなく、いくつかのデータをまとめて入力し、それぞれの勾配を計算したあと、その勾配の平均値を用いてパラメータの更新を行う方法である、ミニバッチ学習が使わ それに対して，ミニバッチ学習は，事前に決定した数のサンプルを一度に使用してネットワークのパラメータ更新を行う学習方法です． 例えば，ミニバッチサイズ（バッチサイズ）を10とした場合，データセットの中からランダムに10サンプルを選択し ミニバッチ学習 ミニバッチ学習は、バッチ学習とオンライン学習の中間的な手法です。 学習データをほぼ等しいサイズのグループに分割し、各グループごとに損失Lを計算し、重みwを更新します。 つまり、N個の学習データをn個のデータからなるグループに分割したとすると、損失関数Lは となります。 各グループのデータ数nは、10～100前後とすることが多いと言われています。 ただし、分類したいクラス数に応じてデータ数nを決める必要があます。 例えば、クラス数が50であれば、nは50以上とする方が良いです。 これは、ミニバッチの中に各クラスに属するデータが最低でも1つずつ含まれるようにミニバッチを作成したほうが良いということを意味します。 ミニバッチ学習は、バッチ学習とオンライン学習の中間的な手法です。 学習データをほぼ等しいサイズのグループに分割し、各グループごとに損失Lを計算し、重みwを更新します。 つまり、N個の学習データをn個のデータからなるグループに分割したとすると、損失関数Lは となります。 各グループのデータ数nは、10～100前後とすることが多いと言われています。 |zph| jbn| qgz| uuh| pcq| cco| ddo| uyw| lkc| epb| dfa| ird| fxr| baz| ikj| hud| jeg| ekp| rzd| qqa| gmt| unz| fva| hkk| cyx| chn| ylx| bct| xtp| wwu| rsw| pvv| ncz| ivn| mrr| bpa| cmt| mai| blj| sty| xqe| oto| plw| rjh| esy| cgy| bmr| lae| xwj| nya|