AI활용표현 과제 자가 분석 참고.

https://www.kaggle.com/code/salmaneunus/introduction-to-computer-vision-in-fastai

Introduction to Computer vision in fastai

내용을 스스로 태블릿으로 분석한 내용입니다.

 

 

 

In[8]에 나와있는 CNN과 같은 딥러닝 모델 훈련할 때 사용되는 batch와 epoch에 대한 정보입니다.

(https://bskyvision.com/803)

딥러닝에서 배치는 모델의 가중치를 한번 업데이트시킬 때 사용되는 샘플들의 묶음을 의미합니다. 만약에 총 1000개의 훈련 샘플이 있는데, 배치 사이즈가 20이라면 20개의 샘플 단위마다 모델의 가중치를 한번씩 업데이트시킵니다. 그러니까 총 50번(=1000/20) 가중치가 업데이트되겠죠. 하나의 데이터셋을 총 50개의 배치로 나눠서 훈련을 진행했다고 보면 됩니다. 

epoch의 사전적 의미는 "(중요한 사건, 변화들이 일어난) 시대"입니다. 딥러닝에서 에포크는 학습의 횟수를 의미합니다. 만약 에포크가 10이고 배치 사이즈가 20이면, 가중치를 50번 업데이트하는 것을 총 10번 반복합니다. 각 데이터 샘플이 총 10번씩 사용되는 것입니다. 결과적으로 가중치가 총 500번 업데이트되는 것입니다.