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연습 문제

배치 크기 바꾸기

모델은 보통 고정된 크기의 배치로 학습해요. 배치 크기가 작을수록 한 에포크당 가중치 업데이트 횟수는 많아지지만, 경사 하강이 더 불안정해질 수 있어요. 특히 배치 크기가 너무 작아 전체 학습 세트를 대표하지 못하면 더 그렇습니다.

이제 간단한 이진 분류 모델이 빨간 점과 파란 점을 구분할 때, 배치 크기에 따라 정확도가 어떻게 달라지는지 살펴보겠습니다.

우선 배치 크기를 1로 설정해, 각 에포크에서 학습 세트의 각 샘플마다 한 번씩 가중치를 업데이트해 보세요. 그다음에는 전체 데이터셋을 한 번에 사용해, 각 에포크마다 한 번만 가중치를 업데이트해 보겠습니다.

지침 1/2

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  • 1

    get_model()로 새로 컴파일된 모델을 가져온 다음, batch_size를 1로 하고 epochs를 5로 설정해 모델을 학습하세요.

  • 2

    이제 학습 세트의 크기와 같은 batch_size로 새 모델을 학습하세요.