Batch: This refers to the number of instances or samples in a batch of data that is used for training a neural network. Each batch of data is used to calculate the gradients and update the model parameters. Batch size can affect the speed and accuracy of the model.

Time: This refers to the sequential nature of the data, such as speech or text data, where the order of the elements is important. Time is usually represented as the second dimension of the data, with the first dimension being the number of instances and the third dimension being the number of features.

Channels: This refers to the number of features in the data. In image data, this might refer to the number of color channels, such as red, green, and blue. In audio data, this might refer to the number of channels of audio, such as stereo or surround sound. The third dimension of the data usually represents the number of channels.
แบทช์: หมายถึงจำนวนอินสแตนซ์หรือตัวอย่างในชุดข้อมูลที่ใช้สำหรับการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียม ข้อมูลแต่ละชุดใช้ในการคำนวณการไล่ระดับสีและอัปเดตพารามิเตอร์โมเดล ขนาดแบทช์อาจส่งผลต่อความเร็วและความแม่นยำของโมเดล เวลา: หมายถึงลักษณะตามลำดับของข้อมูล เช่น ข้อมูลคำพูดหรือข้อความ โดยที่ลำดับขององค์ประกอบมีความสำคัญ โดยทั่วไปเวลาจะแสดงเป็นมิติที่สองของข้อมูล โดยมิติแรกคือจำนวนอินสแตนซ์ และมิติที่สามคือจำนวนคุณลักษณะ Channels: หมายถึงจำนวนฟีเจอร์ในข้อมูล ในข้อมูลรูปภาพ อาจหมายถึงจำนวนช่องสี เช่น สีแดง สีเขียว และสีน้ำเงิน ในข้อมูลเสียง อาจหมายถึงจำนวนช่องสัญญาณเสียง เช่น สเตอริโอหรือเสียงเซอร์ราวด์ มิติที่สามของข้อมูลมักจะแสดงถึงจำนวนช่องสัญญาณ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence