Batcher
Batches i databehandling
Ved træning af en maskinlæringsmodel er det almindeligt at fodre dataene i små portioner i stedet for alt på én gang. Disse portioner kaldes "batches". I stedet for at vise modellen et enkelt dataelement (som ét billede eller én sætning), kan vi give den et batch på for eksempel 32 elementer sammen. Denne tilgang kan gøre træningen mere stabil og hurtigere.
Når man tænker på tensorer, betyder det at tilføje en ekstra dimension i starten. Så hvis et enkelt elements data var repræsenteret af en tensor med formen (height, width), vil et batch af disse elementer have formen (batch_size, height, width). I dette eksempel, hvis batch-størrelsen er 32, bliver formen (32, height, width).
Lad os sige, at vi har 2048 datasamples, hver med formen (base shape). Dette giver os en tensor med formen (2048, base shape). Hvis vi opdeler disse data i batches af 32 samples, ender vi med 64 batches, da 64 * 32 = 2048. Og den nye form vil være (64, 32, base shape).
Når du designer dit eget neurale netværk eller en anden model, kan du anvende forskellige former til de ovennævnte opgaver. Disse formningsmetoder er dog standard i Tensorflow, da de er struktureret både logisk og hierarkisk for at optimere ydeevnen af læringsalgoritmer.
Tak for dine kommentarer!
Spørg AI
Spørg AI
Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat
Can you explain why using batches makes training more stable and faster?
How do I choose the right batch size for my model?
What does the "base shape" refer to in this context?
Awesome!
Completion rate improved to 6.25Batcher
Stryg for at vise menuen
Batches i databehandling
Ved træning af en maskinlæringsmodel er det almindeligt at fodre dataene i små portioner i stedet for alt på én gang. Disse portioner kaldes "batches". I stedet for at vise modellen et enkelt dataelement (som ét billede eller én sætning), kan vi give den et batch på for eksempel 32 elementer sammen. Denne tilgang kan gøre træningen mere stabil og hurtigere.
Når man tænker på tensorer, betyder det at tilføje en ekstra dimension i starten. Så hvis et enkelt elements data var repræsenteret af en tensor med formen (height, width), vil et batch af disse elementer have formen (batch_size, height, width). I dette eksempel, hvis batch-størrelsen er 32, bliver formen (32, height, width).
Lad os sige, at vi har 2048 datasamples, hver med formen (base shape). Dette giver os en tensor med formen (2048, base shape). Hvis vi opdeler disse data i batches af 32 samples, ender vi med 64 batches, da 64 * 32 = 2048. Og den nye form vil være (64, 32, base shape).
Når du designer dit eget neurale netværk eller en anden model, kan du anvende forskellige former til de ovennævnte opgaver. Disse formningsmetoder er dog standard i Tensorflow, da de er struktureret både logisk og hierarkisk for at optimere ydeevnen af læringsalgoritmer.
Tak for dine kommentarer!
