バッチとデータの違いは何か

Question

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？

Answer 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)は次のひとかたまり(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。

Comments

[mkgrei]

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。