मशीन लर्निंग में, एक बैच आकार उन नमूनों की संख्या को संदर्भित करता है जो एक मॉडल के प्रशिक्षण के दौरान एक साथ संसाधित होते हैं। डेटा को बैचों में विभाजित किया गया है और प्रत्येक बैच का उपयोग मॉडल वेट को अपडेट करने के लिए किया जाता है। बैच आकार मॉडल प्रशिक्षण की गति और सटीकता के साथ-साथ डेटा को संसाधित करने के लिए आवश्यक मेमोरी की मात्रा को बहुत प्रभावित कर सकता है। एक छोटे बैच का आकार अधिक बार वजन अद्यतन करने की अनुमति देता है और अधिक सटीक परिणाम प्रदान कर सकता है, लेकिन धीमी प्रशिक्षण समय की कीमत पर। एक बड़ा बैच आकार प्रशिक्षण समय को गति दे सकता है, लेकिन कम सटीक परिणाम प्रदान कर सकता है।
प्रकाशन तिथि: