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배치(batch) : 모델의 가중치를 한번 업데이트시킬 때 사용되는 샘플들의 묶음
100개의 훈련 샘플이 있고, 배치사이즈가 20이라면 20개의 샘플 단위마다 모델의 가중치를 한번씩 업데이트 시킨다.
그러므로 5번 가중치가 업데이트 될것이다.
하나의 데이터셋을 5개의 배치로 나누어 훈련을 진행했다고 볼 수 있다.
에포크(epoch) : 딮러닝에서는 학습의 횟수를 의미한다.
에포크가 10이고, 배치 사이즈가 20이라면 가중치를 5번 업데이트하는 것을 10번 반복한다.
결과적으로 가중치가 총 50번 업데이트된다.
history = model.fit(partial_x_train,partial_y_train,
epochs=20,
batch_size=512,
validation_data=(x_val,y_val))20번의 에포크로 모델을 훈련하는 코드
-출처-
배치(batch)와 에포크(epoch)란?
CNN과 같은 딥러닝 모델을 훈련시키다보면 꼭 만나게 되는 것이 배치(batch), 에포크(epoch)라는 단어입니다. 이 두 단어가 무엇을 지칭하는 것인지를 알아야 모델을 제대로 훈련시킬 수 있습니다.
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