Эпоха, батч, итерация — в чем различия

Как происходит обучение сети

Каждый шаг включает использование модели с текущим набором внутренних параметров для прогнозирования некоторых выборок, сравнение прогнозов с реальными ожидаемыми результатами, вычисление ошибки и использование ошибки для обновления внутренних параметров модели.

Сейчас я нахожусь в середине изучения практического машинного обучения, и часть 2 в главе 11 я не могу понять значение пакетной обработки. Сначала я думаю, что нейронная сеть должна обучаться по образцу один за другим. Но они сказали “партия”, и я не могу понять на земле.
Но ваша статья дает мне хорошее представление о партии.
Я полностью понимаю вас только по одному вопросу.
Как я могу использовать метод градиента с пакетной обработкой?
Я имею в виду, что в одном примере это понятно.
Но с пакетной обработкой я не понимаю, как оценить ошибку.
Спасибо.

Нельзя пропустить через нейронную сеть разом весь датасет. Поэтому делим данные на пакеты, сеты или партии, так же, как большая статья делится на много разделов — введение, градиентный спуск, эпохи, Batch size и итерации. Такое разбиение позволяет легче прочитать и понять статью.

У градиентного спуска есть параметр, называемый скоростью обучения. На левой верхней картинке видно, что в самом начале шаги больше, то есть скорость обучения выше, а по мере приближения точек к краю кривой скорость обучения становится меньше благодаря уменьшению размера шагов. Кроме того, значение функции потерь (Cost function) уменьшается, или просто говорят, что потери уменьшаются. Часто люди называют функцию потерь Loss-функцией или просто «Лосс». Важно, что если Cost/Loss функция уменьшается, то это хорошо.

Число эпох традиционно велико, часто сотни или тысячи, что позволяет алгоритму обучения работать до тех пор, пока ошибка модели не будет достаточно сведена к минимуму. Вы можете увидеть примеры количества эпох в литературе и в учебных пособиях, установленных на 10, 100, 500, 1000 и более.

Привет,
В настоящее время я работаю с Word2Vec. В связи с эпохами и размером партии я все еще не совсем понимаю, что такое образец. Выше вы описали, что образец представляет собой одну строку данных. В своей программе я сначала редактирую свой текстовый файл с помощью SentenceIterator, чтобы получить по одному предложению на строку, а затем использую маркер для получения отдельных слов в этих строках. Является ли образец в Word2Vec словом из набора данных или это строка (содержащая предложение)? Заранее большое вам спасибо ?

Почему мы используем более одной эпохи

Градиентный Спуск Для Машинного Обучения
Как контролировать скорость и стабильность обучения нейронных сетей Размер пакета
Краткое введение в Градиентный спуск Мини-пакетов и Как настроить размер пакета
Мягкое введение в кривые обучения для диагностики производительности модели
Стохастический градиентный спуск в Википедии
Обратное распространение в Википедии

Еще раз спасибо за отличный пост в блоге. Для данных временных рядов в LSTM имеет ли смысл когда-либо иметь размер пакета больше одного?
Я искал и искал, и я не мог найти ни одного примера, где размер пакета больше одного, но я также не нашел никого, кто сказал бы, что это не имеет смысла.

Действительно, в последнем примере общее количество мини-пакетов составляет 40 000, но это верно только в том случае, если пакеты выбраны без перетасовки обучающих данных или выбраны с перетасовкой данных, но без повторения. В противном случае, если в течение одной эпохи мини-пакеты создаются путем выбора обучающих данных с повторением, у нас могут быть некоторые точки, которые появляются более одного раза в одну эпоху (они появляются в разных мини-пакетах в одну эпоху), а другие — только один раз. Таким образом, общее количество мини-партий в этом случае может превысить 40 000.

в современных подходах к обучению deeeep я почти всегда сталкиваюсь с тем, что люди сохраняют свои модели после некоторого количества эпох (или некоторого периода времени), визуализируя какие-то показатели производительности для оценки следующих значений гиперпараметров, после чего они проводят свои эксперименты для следующих эпох. Таким образом, мы можем назвать эту процедуру «мини-эпохальным стохастическим глубоким обучением». Спасибо.
Ответить

Когда все обучающие выборки используются для создания одного пакета, алгоритм обучения называется пакетным градиентным спуском. Когда пакет имеет размер одной выборки, алгоритм обучения называется стохастическим градиентным спуском. Когда размер пакета больше одной выборки и меньше размера обучающего набора данных, алгоритм обучения называется мини-пакетным градиентным спуском.

Большое вам спасибо за то, что написали простым для понимания способом. Кроме того, попробуйте добавить фотографии, график или схематическое представление для представления вашего текста. Как я видел здесь, вы привели один пример, он делает многие вещи очень ясными. В каком-то предыдущем посте вы также добавили график…