mini-batch

ˈmɪniˌbætʃ ミニバッチ

1. 機械学習において、訓練データを小さなまとまりに分割して順次処理する手法。

機械学習、特にニューラルネットワークの訓練において、大量の訓練データを一度にすべて処理するのではなく、小さな塊（ミニバッチ）に分割して順次処理していく手法を指します。これにより、計算効率が向上し、勾配の更新がより頻繁に行われるため、訓練が安定しやすくなります。

Training a neural network using mini-batch gradient descent is often more efficient than full-batch gradient descent. (ミニバッチ勾配降下法を用いてニューラルネットワークを訓練することは、フルバッチ勾配降下法よりも効率的であることが多いです。)

• Training a neural network: ニューラルネットワークを訓練すること
• using: 〜を使って
• mini-batch gradient descent: ミニバッチ勾配降下法
• is often more efficient: より効率的であることが多い
• than: 〜よりも
• full-batch gradient descent: フルバッチ勾配降下法

The size of the mini-batch is a crucial hyperparameter that affects training speed and stability. (ミニバッチのサイズは、訓練速度と安定性に影響を与える重要なハイパーパラメータです。)

• The size of the mini-batch: ミニバッチのサイズ
• is a crucial hyperparameter: 重要なハイパーパラメータである
• that affects: 影響を与える
• training speed: 訓練速度
• and stability: そして安定性

Processing data in mini-batches helps in managing memory constraints, especially with large datasets. (ミニバッチでデータを処理することで、特に大規模なデータセットにおいてメモリの制約を管理しやすくなります。)

• Processing data: データを処理すること
• in mini-batches: ミニバッチで
• helps in managing: 管理するのに役立つ
• memory constraints: メモリの制約
• especially with large datasets: 特に大規模なデータセットの場合

関連

• batch size
• stochastic gradient descent
• batch gradient descent
• epoch
• iteration