안녕하세요 교수님 model.fit()부분 batch_size관련해서 질문있습니다.
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작성한 질문수 16
앞에서 mini-batch유형때 전체 학습 데이터의 순차적인 mini_batch가 딥러닝 프레임워크에 주로 사용한다고 말씀하셨지만 헷갈려서 질문드립니다!
여기서 batch_size = 32라고 되어있는데, 이것은 전체 학습 데이터의 순차적인 mini_batch라고 생각하면 될까요?
그래서 epoch1번당 batch_size * 1875 = 60000이 되는것을 알수가 있는거같아서요
혹시 맞을까요?
답변 1
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여기서 batch_size = 32라고 되어있는데, 이것은 전체 학습 데이터의 순차적인 mini_batch라고 생각하면 될까요?
=> 네 맞습니다. 그래서 학습 데이터 60,000개라면 1 epoch 수행 시마다 mini batch가 60,000/32 = 1875번 수행됩니다. epoch를 10회로 설정하면 학습 데이터 60,000개에 대해서 1회마다 1875 번 mini-batch gd를 10번 반복하게 됩니다(총 1875 * 10)
본 강의의 Q&A 게시판을 검색해 보시면 mini batch, epoch, iteration에 대한 그동안의 많은 질문 사항과 저의 답변들이 있습니다. 시간을 내서 읽어 보시면 이해에 좀 더 도움이 되실 수 있습니다.
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