御免なさい、
『初歩的な質問』と言っても、相当難しいかも知れません。
まず、学習画像サンプルの分割に関する確認事項2件:
1.L個の学習画像サンプルをM個のbatchに分割:
1 batchに N = L/M 個画像がある。
2.さらに、1batchをP個のmini-batchに分割----この時:Pは "Subdivision"と呼ぶ ? ですよね!
mini-batchに含まれる画像の数 Q = N/P
上記理解が正しいかどうか、まずお伺いしたいですが、
問題がなければ、同じ学習画像セットに対する繰り返し学習する必要らしいので、
その繰り返しの単位を教えていただきたいのです:
① mini-batch中の一つ一つの画像に対してiteration/repeatする;
② mini-batch分の画像に対するiteration/repeat処理する;
③ batch分の画像に対するiteration/repeat処理する
どれでしょうか。
#どうぞ宜しくお願い致します。
【Note】
" mini-batch = n iteration = n次のparameters 更新 = n step towards minimizing the loss function."
n = 1 : 通常
n > 1 : 総学習sample数が小さすぎの場合
むー、「repeat」とは各一枚画像に対するrepeat? ではなさそう。。。
repeat ≠ iteration ?
複数のiteration = repeat?
複数のrepeat = iteration?
でも、repeat と iteration は 言語的に同じ意味なのに、、、
"By default, the software shuffles the data once before training."
shufflesとは総sampleに対して行う、即ちepoch 毎にシャッフルされる。
=========
総sample = 1 epoch これは明確!
「epochの繰り返し」はrepeat と言うの?
どっち?
総samples = 1 batch ➡ 複数の mini-batch
総samples = 複数の batch ➡ さらに複数の mini-batch
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2018/05/06 07:37 編集
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