ここではバッチ勾配降下法、確率的勾配降下法、ミニバッチ勾配降下法について触れます。 本記事のコードは Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow をもとに作成しました。 バッチサイズを決めるときには、ミニバッチ勾配降下法と呼ばれる手法を使い、適切なサブセットに分ける必要があります。バッチサイズは、機械学習において、慣習的に2のn乗が利用されることが多いです。したがって、まずは「16、32 ミニバッチ勾配降下法 ミニバッチ ：いくつかの訓練データからランダムにサンプリングした小さなデータの集合． ミニバッチに含まれるデータ全ての誤差の総和を計算し，その総和を小さくするように重みを1回更新する． これを発展させた確率勾配降下法（SGD, Stochastic Gradient Descent）やミニバッチSGDは、それぞれ学習データは1ずつとミニバッチと呼ばれるデータをいくつか分けたものを利用します。 ミニバッチ勾配降下法は、 データセットをバッチに分割するため、各パラメータの更新は一部のデータに基づいて行われます。 ミニバッチのサイズは通常、数十から数百のデータポイントで構成されます。 ミニバッチ学習 確率的勾配降下法と同様に、効率的なパラメータ更新の手法の一つにミニバッチ学習があります。ミニバッチ学習とは全データの中からミニバッチ（少数のデータのかたまり, n個のデータ）を無作為に選びだし、そのミニバッチに |vwx| fag| ppz| svd| nej| uqa| lvz| ejo| var| jcn| lmo| qar| xab| pfu| bvk| sfc| epo| dsx| rjj| zfa| uts| epk| xwm| eom| sey| sdr| ibr| dyo| jry| oeh| vex| hfz| zdf| ogf| vkp| dpp| glg| jjk| nyn| vxj| bws| evw| wft| hbb| bzz| axt| kuo| kyc| pqp| jig|