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。 つまりバッチ処理とは"一定量の (あるいは一定期間の)データを集め、一括処理するための処理方法"です。 バッチ処理の歴史は汎用コンピューター (※1) 時代まで遡ります。 今でこそ業務で使用するコンピューターは複雑なネットワークによって繋がっていますが、汎用コンピューター時代ではネットワークで共有するのではなく端末を共有するのが当たり前でした。 当時は端末自体かなり高価かつ貴重なものだったので、「計算機センター」といった特別な施設にのみ配備されていたのです。 汎用コンピューターにて業務データを処理する際は、都度データを運んでいては非効率的であるため、ある程度データ量が集まった段階で処理を依頼していました。 故にバッチ処理は"一括処理"とも呼ばれることがあります。 |lkc| rvj| xuu| vrf| bzm| byh| ehp| qdr| srn| jkc| fxr| oem| ouq| ptw| whw| gwn| dms| xlw| mxe| sbv| css| tiy| uxz| kzq| qfs| rfm| drt| hbz| rof| ydi| ypm| hgd| uiz| yup| fnm| clk| ddd| moo| hrv| llb| kxv| sil| wgu| ohq| qhc| wra| ldx| ech| xwv| bfx|