배치 크기, 에포크, 데이터세트 크기는 실제로 기계 학습에서 중요한 측면이며 일반적으로 하이퍼파라미터라고 합니다. 이 개념을 이해하기 위해 각 용어를 개별적으로 살펴보겠습니다.
배치 크기:
배치 크기는 훈련 중에 모델의 가중치가 업데이트되기 전에 처리되는 샘플 수를 정의하는 하이퍼파라미터입니다. 이는 학습 과정의 속도와 안정성을 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 배치 크기가 작을수록 모델 가중치에 대한 더 많은 업데이트가 가능하므로 수렴 속도가 빨라집니다. 그러나 이로 인해 학습 과정에 소음이 발생할 수도 있습니다. 반면, 배치 크기가 클수록 기울기에 대한 더 안정적인 추정이 제공되지만 훈련 프로세스가 느려질 수 있습니다.
예를 들어 SGD(확률적 경사하강법)에서는 배치 크기 1을 순수 SGD라고 하며, 여기서 모델은 각 개별 샘플을 처리한 후 가중치를 업데이트합니다. 반대로, 훈련 데이터 세트의 크기와 동일한 배치 크기를 배치 경사하강법이라고 하며, 여기서 모델은 에포크당 한 번씩 가중치를 업데이트합니다.
시대:
에포크는 훈련 중에 전체 데이터세트가 신경망을 통해 앞뒤로 전달되는 횟수를 정의하는 또 다른 하이퍼파라미터입니다. 여러 시대에 대해 모델을 훈련하면 가중치를 반복적으로 조정하여 데이터의 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다. 그러나 너무 많은 시대에 대한 훈련은 모델이 훈련 데이터에서는 잘 작동하지만 보이지 않는 데이터에 대해서는 일반화하지 못하는 과적합으로 이어질 수 있습니다.
예를 들어, 데이터세트가 1,000개의 샘플로 구성되어 있고 모델이 10세대 동안 훈련된 경우 모델은 훈련 과정 동안 전체 데이터세트를 10번 보았다는 의미입니다.
데이터 세트 크기:
데이터 세트 크기는 기계 학습 모델을 훈련하는 데 사용할 수 있는 샘플 수를 나타냅니다. 모델의 성능과 일반화 능력에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요소입니다. 데이터 세트 크기가 클수록 모델에서 학습할 수 있는 더 다양한 예를 제공하므로 모델 성능이 향상되는 경우가 많습니다. 그러나 대규모 데이터 세트로 작업하면 훈련에 필요한 계산 리소스와 시간이 늘어날 수도 있습니다.
실제로 과적합 또는 과소적합을 방지하려면 데이터 세트 크기와 모델 복잡성 간의 균형을 유지하는 것이 중요합니다. 제한된 데이터 세트를 최대한 활용하기 위해 데이터 확대 및 정규화와 같은 기술을 사용할 수 있습니다.
배치 크기, 에포크, 데이터 세트 크기는 모두 훈련 프로세스와 모델의 최종 성능에 큰 영향을 미치는 기계 학습의 하이퍼파라미터입니다. 강력하고 정확한 기계 학습 모델을 구축하려면 이러한 하이퍼파라미터를 효과적으로 조정하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다.
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