Hippo's data

딥러닝 모델을 학습할 때, 학습 단위 용어가 항상 헷갈린다.... 뭔가 단어도 비슷비슷하다... 그래서 각각의 학습단위 용어들에 대해 간략하게 정리해보았따! (헷갈릴때마다 봐야겠담) 딥러닝 모델을 학습시킬 때 데이터를 어떻게 쪼개고 넣느냐에 따라 부르는 명칭이 다르다전체 데이터가 1000개인 상황을 가정하고 각 용어의 의미를 확인해보자! 학습단위 용어1. 풀 배치 (Full Batch) 개념: 나누는 과정 없이 전체 데이터셋을 한 번에 모두 모델에 넣어 학습예시: 1000개의 데이터를 하나로 묶어 통째로 학습2. 미니 배치 (Mini Batch) = 배치 batch 개념: 전체 데이터셋을 여러 개의 작은 묶음으로 분할 (컴퓨터 메모리 한계 등) 예시: 전체 1000개의 데이터를 10개의 묶음으로 분할..