機械学習/ディープラーニングにおけるバッチサイズ、イテレーション数、エポック数の決め方 - Qiita
機械学習/ディープラーニングにおけるバッチサイズ、イテレーション数、エポック数の決め方 - Qiita
イテレーション数とは?
イテレーション数はデータセットに含まれるデータが少なくとも1回は学習に用いられるのに必要な学習回数であり、バッチサイズが決まれば自動的に決まる数値です。
先程の1,000件のデータセットを200件ずつのサブセットに分ける場合では、イテレーション数は5 (=1,000/200)となります。
つまり、学習を5回繰り返す(イテレートする)ということです。
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