[Tensorflow 자격증 공부] batch_size의 개념

1000장의 데이터

batch_size  = 10 

update : 100번

장점: 미세한 조정 가능

단점: 속도가 느리다 

업데이트 되는 양 자체도 작아서 초기 학습 값이 잘못되었을때 다시 되돌아 오지 못한다.

 

batch_size = 100

update : 10번

장점: 크게크게 업데이트

속도가 빠르다

 

단점: 정밀도 떨어진다

 

적절한 batch_size 찾는 법

model.fit(batch_size는 32로 디폴트 지정됨)

또는 전처리 단계에서 batch_size 설정 가능 -> 장점은 train batch 크게/ valid batch 작게 따로 설정가능

 

Train/valid data 개수	batch_size	steps_per_epoch	validation_steps
1000	10	100
200	10	20
1024	10	1024//10 + 1

 

반드시 정수로 나누어 떨어지게 값을 조정해야한다.

그렇지 못할 경우에는 몫에 + 1 로 값을 입력한다.