JavaScript is required

Trong học sâu, "batch size" là gì?

A.

Số lượng mẫu dữ liệu được sử dụng để cập nhật các trọng số trong mỗi lần lan truyền ngược

B.

Kích thước của các tầng ẩn trong mạng neural

C.

Số lượng các mẫu dữ liệu được sử dụng trong quá trình huấn luyện mạng neural

D.

Số lượng epoch cần thiết để đạt được hiệu suất mong muốn

Trả lời:

Đáp án đúng: C


Batch size là số lượng mẫu dữ liệu được sử dụng để tính toán gradient (độ dốc) của hàm mất mát (loss function) trong mỗi lần cập nhật trọng số của mô hình. Nói cách khác, trong mỗi lần lặp (iteration) của quá trình huấn luyện, mô hình sẽ xử lý một batch dữ liệu, tính toán sai số và điều chỉnh trọng số dựa trên batch đó. Do đó, đáp án A là chính xác. Các đáp án khác không đúng vì: - B: Kích thước các tầng ẩn là số lượng nơ-ron trong mỗi lớp ẩn, không liên quan đến batch size. - C: Số lượng mẫu dữ liệu được sử dụng trong quá trình huấn luyện mạng neural được gọi là kích thước tập dữ liệu huấn luyện (training dataset size), không phải batch size. - D: Số lượng epoch là số lần toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện được sử dụng để huấn luyện mô hình, cũng không phải batch size.

Câu hỏi liên quan