batch size

/bætʃ saɪz/ バッチサイズ

1. 機械学習において、一度の学習更新（イテレーション）で使用される訓練データのサンプル数。

機械学習モデルの訓練において、全データセットを一度に処理するのではなく、複数の小さなグループ（バッチ）に分割して処理します。このバッチ一つに含まれるサンプルデータの数を「バッチサイズ」と呼びます。バッチサイズは、モデルの学習の安定性、収束速度、メモリ使用量に影響を与えます。

Choosing an appropriate batch size is crucial for effective model training. (適切なバッチサイズを選択することは、効果的なモデルの訓練に不可欠です。)

• Choosing: 「選択すること」
• an appropriate batch size: 「適切なバッチサイズ」
• is crucial: 「極めて重要である」
• for effective model training: 「効果的なモデルの訓練のために」

A smaller batch size often leads to more stable training but can be slower. (より小さなバッチサイズは、多くの場合、より安定した訓練につながりますが、処理が遅くなる可能性があります。)

• A smaller batch size: 「より小さなバッチサイズ」
• often leads to: 「しばしば～につながる」
• more stable training: 「より安定した訓練」
• but: 「しかし」
• can be slower: 「遅くなる可能性がある」

Increasing the batch size can speed up training per epoch but might result in poorer generalization. (バッチサイズを増やすと、エポックあたりの訓練速度は向上しますが、汎化性能が低下する可能性があります。)

• Increasing the batch size: 「バッチサイズを増やすこと」
• can speed up: 「～を加速させることができる」
• training per epoch: 「エポックあたりの訓練」
• but: 「しかし」
• might result in: 「～という結果になる可能性がある」
• poorer generalization: 「より低い汎化性能」

For large datasets, mini-batch training with a specific batch size is commonly used. (大規模なデータセットの場合、特定のバッチサイズでのミニバッチ訓練が一般的に使用されます。)

• For large datasets: 「大規模なデータセットの場合」
• mini-batch training: 「ミニバッチ訓練」
• with a specific batch size: 「特定のバッチサイズで」
• is commonly used: 「一般的に使用される」

The optimal batch size depends on the specific dataset and model architecture. (最適なバッチサイズは、特定のデータセットとモデルのアーキテクチャによって異なります。)

• The optimal batch size: 「最適なバッチサイズ」
• depends on: 「～に依存する」
• the specific dataset: 「特定のデータセット」
• and model architecture: 「およびモデルのアーキテクチャ」

関連

• iteration
• epoch
• mini-batch
• training data
• gradient descent
• neural network
• dataset
• learning rate