Kerasのfit_generatorのsteps_per_epochとvalidation_stepsの決め方について

Question

Kerasを用いてVGG16の転移学習で画像の分類を行おうと思っていたのですが、fit_generatorの引数のsteps_per_epochとvalidation_stepsをどのように決めればいいのかわかりません。

Keras Documentationの説明では下記のようにありました。

steps_per_epoch: 1エポックを宣言してから次のエポックの開始前までにgeneratorから生成されるサンプル (サンプルのバッチ) の総数． 典型的には，データにおけるユニークなサンプル数をバッチサイズで割った値です。

validation_steps: validation_data がジェネレータである場合だけ関係があります． 各エポックの終わりに検証用ジェネレータから使用するステップ数です．典型的には，検証用データにおけるユニークなサンプル数をバッチサイズで割った値です

この説明からすると、訓練データの数、バリデーションデータの数はそれぞれ250枚,150枚でバッチサイズは32にしているので、steps_per_epochとvalidation_stepsはそれぞれ250/32の商と150/32の商である7と4にすれば良いのでしょうか。

Answer 1

訓練データの数、バリデーションデータの数はそれぞれ250枚,150枚でバッチサイズは32にしているので、steps_per_epochとvalidation_stepsはそれぞれ250/32の商と150/32の商である7と4にすれば良いのでしょうか。

その認識であっています。

Comments

[vaitarika]

回答ありがとうございます。