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深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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1回答

3453閲覧

[LSTM]バッチサイズがわからない

aiai8976

総合スコア112

深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

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機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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投稿2020/05/03 04:41

前提・実現したいこと

https://qiita.com/sasayabaku/items/b7872a3b8acc7d6261bf
この記事を見ながらLSTMを試しているのですが、batch_size=300の意味がわかりません。
学習データは約200こなのにも関わらず300と指定しているのはどうしてでしょうか。

該当のソースコード

early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', mode='auto', patience=20) model.fit(g, h, batch_size=300, epochs=100, validation_split=0.1, callbacks=[early_stopping] )

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meg_

2020/05/03 06:09 編集

Qiitaはコメント機能がありますので、バッチサイズの意図については記事の作成者に質問してみてはどうでしょうか? ※記事のコメントを見たところ、いくつかミス?もあるようなのでその一つかもしれませんね。
guest

回答1

0

学習データは約200こなのにも関わらず300と指定しているのはどうしてでしょうか。

Keras では、データ数より大きい値のバッチサイズを指定した場合、バッチサイズはデータ数になります。200サンプルしかなく、バッチサイズを300としたなら、バッチサイズは200になります。
バッチサイズ=300とした意味はとくにないと思いますし、64、32とかもっと小さくていいと思います。

投稿2020/05/03 05:34

編集2020/05/03 05:35
tiitoi

総合スコア21956

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aiai8976

2020/05/03 13:48

なるほど。 今回は時系列データになっていると思いますが、バッチサイズを64とか32にした場合には時系列が前後することはないのでしょうか。
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