Batchar
Batchar i databehandling
Vid träning av en maskininlärningsmodell är det vanligt att mata in data i små delar istället för allt på en gång. Dessa delar kallas "batchar". Istället för att visa modellen ett enskilt dataobjekt (som en bild eller en mening), kan vi mata in en batch med till exempel 32 objekt samtidigt. Detta tillvägagångssätt kan göra träningen stabilare och snabbare.
När man tänker på tensorer innebär detta att man lägger till en extra dimension i början. Om ett enskilt objekts data representeras av en tensor med formen (height, width), kommer en batch av dessa objekt att ha formen (batch_size, height, width). I detta exempel, om batchstorleken är 32, blir formen (32, height, width).
Anta att vi har 2048 dataprover, var och en med formen (base shape). Detta ger oss en tensor med formen (2048, base shape). Om vi delar upp denna data i batchar om 32 prover, får vi 64 batchar, eftersom 64 * 32 = 2048. Den nya formen blir då (64, 32, base shape).
När du designar ditt eget neurala nätverk eller en annan modell kan du använda olika former för ovan nämnda uppgifter. Dessa formningsmetoder är dock standard i Tensorflow, eftersom de är strukturerade både logiskt och hierarkiskt för att optimera prestandan hos inlärningsalgoritmer.
Tack för dina kommentarer!
Fråga AI
Fråga AI
Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal
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 5.56Batchar
Svep för att visa menyn
Batchar i databehandling
Vid träning av en maskininlärningsmodell är det vanligt att mata in data i små delar istället för allt på en gång. Dessa delar kallas "batchar". Istället för att visa modellen ett enskilt dataobjekt (som en bild eller en mening), kan vi mata in en batch med till exempel 32 objekt samtidigt. Detta tillvägagångssätt kan göra träningen stabilare och snabbare.
När man tänker på tensorer innebär detta att man lägger till en extra dimension i början. Om ett enskilt objekts data representeras av en tensor med formen (height, width), kommer en batch av dessa objekt att ha formen (batch_size, height, width). I detta exempel, om batchstorleken är 32, blir formen (32, height, width).
Anta att vi har 2048 dataprover, var och en med formen (base shape). Detta ger oss en tensor med formen (2048, base shape). Om vi delar upp denna data i batchar om 32 prover, får vi 64 batchar, eftersom 64 * 32 = 2048. Den nya formen blir då (64, 32, base shape).
När du designar ditt eget neurala nätverk eller en annan modell kan du använda olika former för ovan nämnda uppgifter. Dessa formningsmetoder är dock standard i Tensorflow, eftersom de är strukturerade både logiskt och hierarkiskt för att optimera prestandan hos inlärningsalgoritmer.
Tack för dina kommentarer!
