Tnsorflow - epoch & batch_size

 

epoch

한 번의 epoch는 신경망에서 전체 데이터 셋에 대해

 

forward pass/backward pass 과정을 거친 것을 말한다.

 

즉, 전체 데이터 셋에 대해 한 번 학습을 완료한 상태,

 

epoch의 횟수를 지정해 줌으로써 학습의 숫자를 늘려

 

최대 정확도에 가까워 질 수 있다.

 

 

model.fit(x, y, epochs=20)

 

 

 

 

 

 

 

batch_size

 

 

메모리의 한계와 속도 저하 때문에

 

대부분의 경우에는 한 번의 epoch에서 모든 데이터를 한꺼번에 집어넣을 수는 없다.

 

그래서 데이터를 나누어서 주게 되는데

이때 몇 번 나누어서 주는가를 iteration,

 

각 iteration마다 주는 데이터 사이즈를 batch size라고 한다.

 

model.fit(X_train, y_train, epochs = 20, batch_size = 10)

 

Tnsorflow - epoch & batch_size