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ミニバッチ学習

ミニバッチ学習

ミニバッチ学習は、パラメータの更新をサンプル1つ単位で行うのではなく、少数のサンプルをひとまとめにし、その単位でパラメータを更新する手法です。

クイズ

以下の文章を読み、空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ。 確率的勾配効果法の一種として、N 個の訓練データのなかから一部、n個を取り出し、パラメータの更新をする手法を(ア)と呼ぶ。 (ア)は同じ確立的勾配法の一種である逐次学習より正しい解に収束しやすい傾向がある。 (参考: JDLA推薦図書「深層学習」 P23 – 27」)
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    パラメータの更新をサンプル1つ単位で行うのではなく、少数のサンプルの集合をひとまとめにし、その単位でパラメータを更新する方法を、ミニバッチ学習と言います。

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