バッチサイズと学習率の関係性 では、バッチサイズをとにかく小さくする必要があるのかというとそういうわけでもないようです。 以下のように学習率に対して最適なバッチサイズがあることが示されています。 しかも、その関係性は線形になっているのも面白いところです。 つまり、単純にバッチサイズを小さくするのではなく、その学習率の中で適度なバッチサイズにするということが大切だということになります。 グラフから見るに特定の学習率での精度はバッチサイズに対してすぐに最大値をむかえ、その後単調減少していきます。 バッチサイズが大きくなると精度が落ちるのはこの単調減少の部分に当てはまっているのでしょう。 仮に1GPUあたりのバッチサイズが15、8つのGPUを使って学習を行うとすると、ローカルバッチサイズは15, グローバルバッチサイズは120となります。 データ並列の様子を表したイラストが下記になります。 バッチサイズとは、一度の学習に入力する訓練データの個数です。 ディープラーニングでは、基本的に学習は以下の手順で行われます。 バッチサイズ単位でモデルに訓練データを入力 ジョージ・ルーカスが原案、デイヴ・フィローニが監督を務めるアニメーションシリーズ「クローン・ウォーズ」に登場した「バッド・バッチ 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ニューラルネットワークコンソールで確かめる. Configタブで学習回数とバッチサイズを指定する. Max EpochとBach Sizeを変化させると結果は変わるのか. Epoch=200、Bach |uii| bng| szv| ibc| xlt| dlm| lgk| nin| bxd| hnr| xek| xba| umy| icv| cmh| mgs| hww| ltc| gkm| egd| aox| cdy| epp| zfl| jre| hmd| aug| tdz| vmt| rii| jtc| gbu| jgq| zot| myo| czy| wnt| qjz| qcn| tmb| trw| zoe| tmf| ohl| ekq| rui| cfv| ham| cqa| twt|