[인공지능] 인공지능을 학습(fit)시킬때 epochs와 batch_size사용하기!

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

1. epochs (에포크)

에포크는 반복학습이라고 보면 된다. 같은 자료로 반복 학습하는 횟수를 지정하는 것이다.

 

 

2. batch_size (배치 사이즈)

원래 학습할때는 하나의 행의 각각 컬럼들이 인풋 레이어에 들어가게 된다. 그런데 배치사이즈를 넣으면,

배치 사이즈로 입력한 행만큼 행렬로써 한번에 입력되어 한번에 계산된다.

 

 

에폭시와 배치사이즈는 사람이 정하는 하이퍼 파라미터인데 딱히 정해진 방법이 없어서 돌려봐야 효율을 알 수 있다.

배치사이즈로 여러개의 행을 한번에 처리하더라도 각각의 w 값은 한번에 한번만 바뀌는데,

(10개행 넣는다고 w값을 10번 옮기진 않고 한번만 옮김)

대신 그만큼 한번의 학습을 진행시키는데 소요되는 시간이 줄어든다. 

 

 

아래는 돌렸을 때의 결과화면이다.

실행 결과에 있는 Epoch 10/20 이것은 데이터를 몇번 학습시켰고 / 총 몇번 학습시켜야 되는지 이다.

우측을 보면 1회 학습을 시킬 때 마다 오차와 정확도가 나온다.

정확도가 나오는 이유는 이 인공지능은 분류의 문제를 다룬 인공지능이기 때문이다.