Batch Size 썸네일형 리스트형 [딥러닝] 에폭(epoch) & 배치 사이즈(batch size) & 반복(iteration) 개념 정리 https://link.coupang.com/a/rGMRQ 경사하강법(gradient descent)을 통해 결과를 내기 위해서 여러번의 최적화 과정을 거쳐야 하는 알고리즘을 iterative 하다고 한다. 아래 그림과 같이 반복해서 많은 양의 데이터 학습을 진행할 때, 보통 한번에 최적화된 값을 찾기는 힘듭니다. 그렇기에 머신러닝에서 최적화(optimization)를 하기 위해 여러번의 학습 과정을 거칩니다. 또한 한번에 모든 양의 데이터를 넣지 않고 데이터를 나눠서 학습시키는데 이때 등장하는 개념이 batch size , epoch , iteration 입니다. 1. 에폭(epoch) : One Epoch is when an ENTIRE dataset is passed forward and backw.. 더보기 이전 1 다음
