내 Keras 모델이 훈련 중에 데이터세트의 일부만 사용하는 이유는 무엇인가요?

Keras 모델은 훈련 중 데이터세트의 일부만 사용

문제 설명

Keras를 사용하여 신경망 모델을 훈련할 때 다음과 같은 사실이 발견되었습니다. 모델은 전체 데이터 세트 대신 제공된 데이터 세트의 작은 하위 세트만 훈련에 사용합니다. 구체적으로 말하면, 전체 데이터 세트는 60,000개의 항목으로 구성된 반면, 모델은 훈련에 1875개의 항목만 사용하고 있습니다.

문제 분석

모델 피팅 중 출력을 오해하여 문제가 발생합니다. 피팅 중에 표시되는 숫자 1875는 훈련 샘플 수가 아닙니다. 배치 수를 나타냅니다. 기본적으로 Keras는 훈련에 배치 크기 32를 사용합니다. 따라서 주어진 데이터 세트의 총 배치 수는 다음과 같습니다.

60000 / 32 = 1875

결과적으로 전체 데이터 세트에 대한 교육 대신 모델은 데이터를 크기 32의 배치로 분할하고 이러한 배치를 반복합니다.

문제 해결

학습 중에 전체 데이터세트를 사용하려면 모든 학습 샘플을 수용할 수 있는 배치 크기를 지정해야 합니다. 이는 model.fit 함수에서 배치_크기 인수를 설정하여 달성할 수 있습니다. 예를 들어, 전체 데이터세트를 사용하려면 배치_크기=60000을 지정하면 됩니다.

<code class="python">model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=60000)</code>

이 배치 크기를 사용하면 모델은 한 배치에서 60,000개의 학습 예제를 모두 처리하여 전체 데이터세트를 효과적으로 활용합니다. 훈련.

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