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【機械学習】iterationの決まり方について

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beathacker

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Python初心者で大変恐縮ではございますが、iterationの決まり方で困っております。

現在、PythonでTensorFlowを使用してLSTMを構築し、
時系列データの予測を行っているのですが、

learning_rate=0.001
n_epoch=300
batch_size=1

で学習を行ったところ、
iterationが1epochに対して340になっていました。

Training Stepが102000で学習が終了し、
iterationにn_epochを掛けたものがTraining Stepという事は理解出来たのですが、
iterationがどうして340になったのかが、未だに分かりません。

詳しい方、ご教授頂けますと幸いです。

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回答 1

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102000 / 300 = 340 が1エポックあたりのステップ数であり、今回 batchsize=1 なので、学習データのサンプル数が340個だったのではないでしょうか?

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  • 2018/11/22 18:23 編集

    お返事頂きありがとうございます。
    私も最初はそう考えたのですが、
    今回、学習データは1時間ごとのメトリック数×24(1日分)×28(4週間分)=672個で行っております。
    また、そのうち504(3週間分)を訓練データ、168(1週間分)をテストデータとしています。

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  • 2018/11/22 18:36 編集

    一般的に エポック数 * 1エポックあたりのステップ数 = 学習全体のステップ数となるはずなので、質問の情報からはなぜならないのかということについてはわからないです。コードが実際意図通りになっているのか調べてみてください。

    キャンセル

  • 2018/11/22 19:07

    承知いたしました。
    今一度調べて見ます。

    キャンセル

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