Réseaux de neurones: une époque en SGD est-elle la même qu'une époque en mini-batch?


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Dans SGD, une époque serait la présentation complète des données d'entraînement, puis il y aurait N mises à jour de poids par époque (s'il y a N exemples de données dans l'ensemble d'entraînement).

Si nous faisons maintenant des mini-lots à la place, disons par lots de 20. Une époque se compose-t-elle maintenant de mises à jour de poids N / 20, ou une époque est-elle «allongée» de 20 afin qu'elle contienne le même nombre de mises à jour de poids?

Je pose la question car dans quelques articles, l'apprentissage semble être trop rapide pour le nombre d'époques indiqué.


Duplication possible de la taille du lot
— Franck Dernoncourt

La question porte davantage sur la convention, c'est-à-dire que si quelqu'un déclare avoir formé un réseau pour 10 époques en utilisant des mini-lots de 20, cela signifie-t-il qu'il y a eu 10 * N mises à jour de poids, ou 10 * N / 20?
— James

Je vois, désolé pour la confusion, peut-être que stats.stackexchange.com/a/164875/12359 répond à votre question?
— Franck Dernoncourt

Réponses:


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Dans la terminologie du réseau neuronal:

  • une époque = une passe avant et une passe arrière de tous les exemples de formation
  • taille du lot = le nombre d'exemples de formation dans une passe avant / arrière. Plus la taille du lot est élevée, plus vous aurez besoin d'espace mémoire.
  • nombre d' itérations = nombre de passes, chaque passe utilisant [taille de lot] nombre d'exemples. Pour être clair, une passe = une passe avant + une passe arrière (nous ne comptons pas la passe avant et la passe arrière comme deux passes différentes).

Exemple: si vous avez 1000 exemples d'entraînement et que la taille de votre lot est de 500, alors il faudra 2 itérations pour terminer 1 époque.


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La réponse de Franck n'est pas correcte. Il faut du courage pour le dire, car il a beaucoup plus de représentants que moi et beaucoup de gens l'ont déjà voté.

Epoch est un mot qui signifie un seul passage à travers un ensemble de formation, pas tous les exemples de formation.

Donc oui. Si nous faisons des mini-lots GD au lieu d'un lot GD, disons par lots de 20, une époque se compose désormais de mises à jour de poids N / 20. N est le nombre total d'échantillons.

Pour être prolixe, dans une descente de gradient par lots, un seul passage à travers la formation vous permet de prendre une seule étape de descente de gradient. Avec la descente de gradient en mini-lot (taille de lot = 5 000), un seul passage à travers l'ensemble d'entraînement, c'est-à-dire une époque, vous permet de faire 5 000 pas de descente en gradient.

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