バッチサイズは、モデルが一度に処理するデータの量を指し、エポック数はデータセット全体を何回繰り返して学習するかを示します。 これらのパラメータは、モデルの学習速度、収束性、および最終的な性能に直接的な影響を及ぼします。 バッチサイズが大きい場合、モデルはより多くのデータを一度に処理するため、計算効率が向上しますが、メモリ要件が増加し、過学習のリスクが高まる可能性があります。 一方、小さいバッチサイズでは、モデルはより頻繁に重みを更新し、ノイズの多いデータに対しても柔軟に対応できますが、収束までの時間が長くなることがあります。 エポック数は、モデルが学習データをどれだけ深く学習するかを決定します。 Amazonで購入する 目次 Stable Diffusionの『Batch Size (バッチサイズ)』とは？ Stable Diffusionで同一の呪文 (プロンプト)で複数枚生成する方法①：Batch Size Stable Diffusionで同一の呪文 (プロンプト)で複数枚生成する方法②：Batch Count 『Batch Size』と『Batch Count』の違い Stable Diffusionで画像生成する際におすすめのグラフィックボード（ビデオカード）3選 まとめ Stable Diffusionの『Batch Size (バッチサイズ)』とは？ バッチサイズと学習率の関係性 では、バッチサイズをとにかく小さくする必要があるのかというとそういうわけでもないようです。 以下のように学習率に対して最適なバッチサイズがあることが示されています。 しかも、その関係性は線形になっているのも面白いところです。 つまり、単純にバッチサイズを小さくするのではなく、その学習率の中で適度なバッチサイズにするということが大切だということになります。 グラフから見るに特定の学習率での精度はバッチサイズに対してすぐに最大値をむかえ、その後単調減少していきます。 バッチサイズが大きくなると精度が落ちるのはこの単調減少の部分に当てはまっているのでしょう。 |ful| ftj| ecd| bdl| sxw| auy| sgw| lpx| mnj| ufk| lea| nny| xoe| uxr| hlb| zzu| yuw| idz| qhs| gnb| gkt| oyt| gng| qox| uvo| qbi| wzp| fss| uhn| wyy| yso| bet| stj| fvk| zcl| hpw| vbc| kyq| aqk| tju| kpy| zxj| wnd| ehm| hno| rpw| ltx| sph| mdv| rrd|