배치 크기, 에포크, 데이터세트 크기가 모두 하이퍼파라미터인가요?
목요일, 07 월 2024
by 호세 다 크루즈
배치 크기, 에포크, 데이터 세트 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. 그것은 재생
데이터세트가 크면 평가가 덜 필요하다는 말이 맞나요? 즉, 데이터세트 크기가 커짐에 따라 평가에 사용되는 데이터세트의 비율이 줄어들 수 있다는 뜻인가요?
토요일, 11 11 월 2023
by 헤마 구나세카란
머신러닝 분야에서는 데이터세트의 크기가 평가 과정에서 중요한 역할을 합니다. 데이터 세트 크기와 평가 요구 사항 간의 관계는 복잡하며 다양한 요인에 따라 달라집니다. 그러나 일반적으로 데이터세트 크기가 증가함에 따라 평가에 사용되는 데이터세트의 비율이 다음과 같이 줄어들 수 있다는 것은 사실입니다.