मैं युग और बैच आकार की अवधारणा को समझने की कोशिश कर रहा हूं। आप मेरे सीएनएन का प्रशिक्षण नीचे देख सकते हैं:

Epoch 160/170
32/32 [==============================] - 90s 3s/step - loss: 0.5461 - accuracy: 0.8200 - val_loss: 0.6561 - val_accuracy: 0.7882
Epoch 161/170
32/32 [==============================] - 92s 3s/step - loss: 0.5057 - accuracy: 0.8356 - val_loss: 0.62020 - val_accuracy: 0.7882
Epoch 162/170
32/32 [==============================] - 90s 3s/step - loss: 0.5178 - accuracy: 0.8521 - val_loss: 0.6652 - val_accuracy: 0.7774
Epoch 163/170
32/32 [==============================] - 94s 3s/step - loss: 0.5377 - accuracy: 0.8418 - val_loss: 0.6733 - val_accuracy: 0.7822

तो 32 बैच आकार के साथ 163 युग हैं। चूंकि बैच आकार प्रत्येक युग के लिए नमूनों की संख्या है, इसलिए 163*32 = 5216 नमूने हैं लेकिन डेटासेट में केवल 3459 नमूने हैं। तो क्या यह डेटासेट की शुरुआत से छवि लेना शुरू कर देता है जब वे पर्याप्त नहीं होते हैं?

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Cagatayemm 6 पद 2020, 21:18

1 उत्तर

सबसे बढ़िया उत्तर

बैच आकार प्रत्येक पुनरावृत्ति के लिए नमूनों की संख्या है जिसे आप अपने मॉडल को खिलाते हैं।
उदाहरण के लिए, यदि आपके पास एक डेटासेट है जिसमें १०,००० नमूने हैं और आप १०० के बैच-आकार का उपयोग करते हैं, तो इसे एक युग तक पहुंचने के लिए 10,000 / 100 = 100 पुनरावृत्तियों की आवश्यकता होगी।

आप अपने लॉग में जो देखते हैं वह युगों की संख्या और पुनरावृत्तियों की संख्या है।
Epoch 160/170 दर्शाता है कि आप वर्तमान में कुल 170 युगों में से 160 युग चला रहे हैं। आपका प्रत्येक युग 32 पुनरावृत्तियों को लेता है।

यह जानते हुए कि आपके नमूने केवल ३,४५९ हैं, प्रत्येक बैच का आकार ३४५९/३२ = १०८ होगा।
आपको पहले से ही पता होना चाहिए कि आपने कौन सा बैच-आकार निर्धारित किया है, लेकिन इससे आपको उत्तर भी मिल जाना चाहिए।

बैच कैसे बनाया जाता है, यह कार्यान्वयन पर निर्भर करता है, कुछ केवल उन वस्तुओं का उपयोग नहीं करते हैं जो पूर्ण बैच नहीं बनाते हैं, कुछ छोटे बैचों का उपयोग करते हैं (जो कुछ भी बचा है उसे बैच में बनाया जाता है), और कुछ छवियों को शामिल करते हैं पिछले पुनरावृत्तियों से लापता गिनती के लिए बनाने के लिए।

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Rika 7 पद 2020, 05:17