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ミニバッチ学習とk分割交差検証を併用できるのか?

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ruto844

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現在, 機械学習でデータの分類を行なっています.

ここで学習を行なっている段階で疑問となったことについてです.
現在、モデルに学習データをミニバッチ学習させています.

しかし, 知り合いからk分割交差検証の方が良いと言われました.

自分の中での認識としては...

<ミニバッチ学習>
1 epoch内で学習データ(1000枚)をバッチサイズ(10枚)で100回学習させること
だと思っています.

<k分割交差検証 k=10>
1 epoch内でデータ(1000枚)を10分割に分けて1セット(100枚)を検証データに.
残り9セット(900枚)を1epoch内で学習させること
だと思っています.

ミニバッチ学習とk分割交差検証の併用でできるのでしょうか?
上記の例でいうと, 10分割交差検証で分割したうちの9セット(900枚)に対して,さらに10枚ずつに分けてミニバッチ学習を行なっていくのでしょうか?
そして,最後に検証データ1セット(100枚)に対して検証を行う.

間違った認識をしているかもしれません.
回答宜しくお願いします.

使用環境: python (keras)

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回答 1

checkベストアンサー

+2

ミニバッチ学習はNNの最適化の際のテクニックです。また、k分割交差検証はモデル評価の方法です。

全く違うレイヤのものなので、併用できるのかという質問自体に対してはイエス。その場合は質問文の「上記の例でいうと~」の方法でやります(当然それを10回やって、評価指標を計算する訳ですが)。

「ミニバッチ学習をk分割交差検証に置き換える」という文に意味があるかどうかという質問に対しては、ノー。知り合いの方と質問者さんの、互いにまたはどちらかに誤解があると思うので、よく確認してみてください。

なお、深層学習の学習は計算コストが高いので、そもそもk分割交差検証しない場合も多いと思います(ホールドアウト検証で済ませるなど。データは潤沢にある前提なので、それでも学習データとテストデータを十分な数用意できる)。

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