[ディープラーニング]エポックとは

どうもー、ちょげです～。

ディープラーニングでミニバッチ学習を勉強したら、「エポック」という単語が出てきます。

似たようなのに「バッチ」ってあるけど、「エポック」とは何なのでしょうか。

学習の区切り

「エポック」とは学習の区切りです。

具体的に言うと、訓練データを丸々使い切るまでが1エポックです。

1エポックごとにテストデータでテストするので、学習の区切りという訳です。

では、「バッチ」とはどのように違うのでしょうか。

バッチは訓練データを小分けにしたグループの単位です。

バッチごとに計算を繰り返していき、全てのデータを使い切ったら1エポックになります。

例えば、訓練データを100個、バッチを10個とします。

まず、バッチごとに計算します。

バッチはデータ10個ずつなので、10回計算を繰り返したら訓練データを全て使い切ることになります。

つまり、バッチの計算10回＝1エポックとなります。

まとめ

エポックについて解説しました。

エポックとは、まとめると訓練データの単位です。

バッチとはデータをまとめて計算するグループの単位です。

読んで頂きありがとうございました。

少しでも参考になれば嬉しいです。

参考にした本

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播...

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