Tensorflow - epoch 와 batch size 에 대한 설명

 

1. epoch  :

 

에포크는 전체 데이터 셋을 몇번 반복하여서 학습할지를 정해주는 파라미터이다.

• 예) epochs=20 : 서로 다른 값 20개의 가중치로 반복 학습을 진행하여 모델의 성능을 향상시킨다.

 

 

 

 

2. batch_size :

 

메모리의 한계와 속도 저하 때문에 대부분의 경우에는 한 번의 epoch에서 모든 데이터를 한꺼번에 집어넣을 수는 없다.

그래서 데이터를 나누어서 주게 되는데 이때 몇 번 나누어서 주는가를 iteration 이라 한다.

각 iteration마다 주는 데이터 사이즈를 batch size라고 한다.

 

 

 

 

 

모델링 학습시 메소드에 넣어서 사용한다.

model.fit(X_train, y_train, batch_size= 10, epochs= 20)