「学習率をバッチサイズに比例して増やす」（ルール1） という慣例があるが、これの根拠について説明する。 典拠 まず、このアイデアの出所は論文[1]だと思われる。 この論文では「学習率をバッチサイズに比例して増やす」というルールを適用すると幅広いバッチサイズで収束後の性能が また、バッチサイズのことをミニバッチサイズと呼ぶこともあります。 バッチサイズは機械学習の分野の慣習 1 として2のn乗の値が使われることが多く、32, 64, 128, 256, 512, 1024, 2048辺りがよく使われる数値だと思います。 1はバッチサイズ固定で学習率を1/5ずつ減らす、3は学習率固定でバッチサイズを5倍ずつにする。複合のケースは1回だけバッチサイズを5倍にして、残りは学習率を1/5ずつ減らすというものです。初期のバッチサイズは128です。 バッチサイズについて簡潔にまとめると、 バッチサイズの定義 データセットをいくつかのグループ（バッチ）に分けた際の、ひとつあたりのサイズ。 バッチサイズ＝データサイズ/イテレーション バッチサイズの性質 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 1 バッチに含まれるデータ数を バッチサイズ とよびます。. 一般的にはどのバッチもサイズが等しくなるように訓練データを均等分割します。. それぞれのデータはベクトル (1次元配列) です。. たとえば、 x 0 は. x 0 = [ x 00 x 10 x 20] というデータを表してい |xcq| ebo| gub| jks| yrz| wkf| ucx| rju| bmd| yks| zoq| dlh| fll| uvw| twg| rux| ujm| xsj| joo| amd| zzb| gyj| mla| drw| tfs| sqi| ndo| bny| uag| zqi| xmg| ndk| gww| fqn| osm| lcy| zuo| mdw| qda| gjv| oaf| swy| rug| pwz| ovs| fwj| imj| jls| tga| zrq|