質問: エポック数と反復回数(イテレーショ)ンについての質問 こんにちは。 深層学習におけるエポック数と反復回数の関係について混乱しており、質問させていただきました。 例えば、学習データが1000枚ありミニバッチサイズを20とすれば1000/20=50より、反復回数が50となり、50回反復したところで1エポックとなる。と理解しています。 そこでこちらの例を見たところ(https://jp.mathworks.com/help/vision/examples/object-detection-using-yolo-v3-deep-learning.html?s_tid=srchtitle#mw_rtc_objectdetectionusingyolov3deeplearningexample_d2f0b11c)、学習データ数が177枚でありミニバッチサイズが8と指定していますが、反復回数を2000と設定しています。また、エポック数の指定はありません。177/8=22の反復回数ではないのでしょうか。 上記の例の考え方でいけば、ミニバッチサイズが決まれば自ずと反復回数が決まると理解していますが、この場合2000と指定すると、どのような学習になるのでしょうか。 勉強不足のため拙い質問となってしまい申し訳ありませんが、よろしくお願いいたします。
回答: こんにちは、最新のドキュメントでは該当箇所の書き方が少し変更されています。 画像が100枚あって、ミニバッチ数を8、反復数を100とすれば、画像を合計800枚見ることになって、8エポックに相当します。復元抽出のように画像を選ぶのではなく、非復元抽出を繰り返し、すべて画像を読み込めばリセットする形になるので、指定したいエポック数をもとに反復数を逆算し、指定すればよいです。