バッチ サイズ、エポック、データセット サイズはすべてハイパーパラメーターですか?
木曜日、07月2024
by ホセ・ダ・クルス
バッチ サイズ、エポック、データセット サイズは実際に機械学習において重要な要素であり、一般にハイパーパラメーターと呼ばれます。この概念を理解するために、各用語を個別に詳しく見てみましょう。バッチ サイズ: バッチ サイズは、トレーニング中にモデルの重みが更新される前に処理されるサンプルの数を定義するハイパーパラメーターです。遊びます
データセットが大きい場合、評価の必要性は少なくなります。つまり、データセットのサイズが大きくなるにつれて、評価に使用されるデータセットの割合を減らすことができるということは正しいですか?
土曜日、11 11月2023
by ヘマ グナセカラン
機械学習の分野では、データセットのサイズが評価プロセスにおいて重要な役割を果たします。 データセットのサイズと評価要件の関係は複雑で、さまざまな要因に依存します。 ただし、データセットのサイズが大きくなると、評価に使用されるデータセットの割合が小さくなる可能性があることは一般的に真実です。