Sind Batchgröße, Epoche und Datensatzgröße alles Hyperparameter?
Batchgröße, Epoche und Datensatzgröße sind tatsächlich entscheidende Aspekte beim maschinellen Lernen und werden üblicherweise als Hyperparameter bezeichnet. Um dieses Konzept zu verstehen, schauen wir uns jeden Begriff einzeln an. Batch-Größe: Die Batch-Größe ist ein Hyperparameter, der die Anzahl der verarbeiteten Proben definiert, bevor die Gewichte des Modells während des Trainings aktualisiert werden. Es spielt
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/GCML Google Cloud Maschinelles Lernen, Erste Schritte beim maschinellen Lernen, Die 7 Schritte des maschinellen Lernens
Ist es richtig, dass bei einem großen Datensatz weniger Auswertungen erforderlich sind, was bedeutet, dass der Anteil des für die Auswertung verwendeten Datensatzes mit zunehmender Größe des Datensatzes verringert werden kann?
Im Bereich des maschinellen Lernens spielt die Größe des Datensatzes eine entscheidende Rolle im Auswertungsprozess. Der Zusammenhang zwischen Datensatzgröße und Auswertungsanforderungen ist komplex und hängt von verschiedenen Faktoren ab. Generell gilt jedoch, dass mit zunehmender Datensatzgröße der Anteil des für die Auswertung verwendeten Datensatzes kleiner werden kann