에포크와 배치(Epoch and Batch)
[에포크와 배치] 모든 훈련 데이터를 1회 학습하는 것을 1에포크(epoch)라고 함.훈련 데이터의 샘플은 여러개로 묶여서 학습 되는데 이 샘플의 묶음을 배치(batch)라고 함.1 epoch 에 이용되는 훈련 데이터는 여러 개의 batch로 분할됨. 배치 사이즈(batch size)는 하나의 batch에 포함되는 샘플의 수.가중치와 편향을 수정하는 간격이라고도 함.배치 사이즈가 너무 크면 학습 속도가 느려지고, 너무 작으면 각 실행값의 편차가 생겨 전체 결과값이 불안정해질 수 있음.따라서 배치 사이즈는 학습 효율에 큰 영향을 주기 때문에 중요함. [배치 사이즈에 따른 학습의 종류] 1. 배치 학습 배치 사이즈 == 전체 훈련 데이터의 수 1 epoch (전체 데이터를 한번다보고)마다 가중치와 편향을 수..
