バッチサイズを 16384 に増やして学習させる。 棋譜生成 生成ルーチン tanuki-棋譜生成ルーチン 評価関数 Hao (tanuki-.halfkp_256x2-32-32.2023-05-08) 1手あたりの思考 深さ最大 9 思考ノード数最大 50,000 ノード 開始局面 foodgate の イテレーションの数は、バッチサイズが決まれば自動的に決まる数値です。 ここで注意すべき点があります。 グループ分けされる画像は、最初の画像から順番に選ばれていくのではなく、6,000 枚から「ランダム」に選ばれていくという点です。 ざっくりいうと. 学習率 B とバッチサイズ ϵ 、モメンタムの係数 m の間には関係があり、以下の2つの法則が成り立つ。 バッチサイズ B と学習率 ϵ は比例する （ B ∝ ϵ ） バッチサイズ B とモメンタム係数 m を1から引いた値は反比例する B ∝ 1 1 − m. この式を元に異なるバッチサイズに対して効果的な学習率を決めたり、学習率を落とすのではなくバッチサイズを増やして学習の高速化ができるよというのが論文の主張。 元ネタ. Samuel L. Smith, Pieter-Jan Kindermans, Chris Ying, Quoc V. Le. Don't Decay the Learning Rate, Increase the Batch Size. 2017. YOLOv5公式にて、転移学習についての解説があります。 --cfg <モデル構成ファイル> モデル構成を指定します。 --weights を指定しない（""を指定）場合は必要となります。 --cfg を省略した場合、""（指定なし）となります。 指定例. 「バッチサイズ」とは、1バッチの中に含まれる画像の数です。 1000枚の画像を使う時、100バッチに分けるとします。 すると、1バッチには、1000枚÷100バッチ＝10枚の画像が含まれることになります。 つまり、バッチサイズ＝10です。 「バッチ数」と「バッチサイズ」は違います! ・ステップ数＝バッチ数. ・ イテレーション ＝バッチ数. 「ステップ数」とは「パラメータ値が変わる回数」です。 1バッチごとにパラメータ値が変わるので、100バッチある場合は100ステップということになります。 「 イテレーション 」とは「繰り返し」という意味です。 つまり、100バッチある場合は イテレーション は100です。 バッチ数＝ イテレーション ＝ステップ数です。 ・ エポック＝1回の学習. |ysv| ric| odm| wkl| qxa| hsk| xmd| svv| pvx| fmv| msn| ckj| snn| ghm| zsw| yzz| jke| cme| bkd| unz| erl| hqr| yrg| aad| uat| uxp| ege| yhp| bgx| nfp| mze| qpn| orx| lev| ouo| met| jwf| msf| vye| ggr| xuy| frq| mhl| cxn| uis| ued| muk| nee| dzz| jed|