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バッチとデータの違いは何か

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Tensorflowのチュートリアルをやっています。
https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners 

for i in range(20000):
    batch = mnist.train.next_batch(50)
    if i%100 == 0:
        train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={x:batch[0],y_:batch[1],keep_prob:1.0})


というコードがありました。

batch = mnist.train.next_batch(50)


で50個のバッチを取出しaccuracy.evalで正解しているかどうかを見ていると思うのですが、
バッチとデータの違いは何でしょうか?
なぜここでは、

mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True)


とダウンロードしたMNISTのデータをバッチの代わりに取り出してないのでしょうか?

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回答 1

checkベストアンサー

+1

バッチは「ひとかたまり」という意味で使われるので、mnist.train.next_batch(50)次のひとかたまり(50個)と読めます。おそらく個数の総数は50よりも多いけど、とりあえず50個分を次のかたまりとして、という意味でしょう。

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  • 2017/12/15 14:46

    よく見かける図が含まれています。
    https://stackoverflow.com/questions/41175401/what-is-a-batch-in-tensorflow

    バッチと関連の強いキーワードも含んだ質問に過去に答えたものもあります。
    https://teratail.com/questions/100718

    ニューラルネットワークは画像データなどの非構造化データによく適用されており、そのデータのサイズが従来の回帰と比べると莫大であるため、メモリに乗せるために部分的に取り出しながらモデルに学習させているかと思われます。

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