Sure! These terms are commonly used in deep learning and describe the dimensions of the data tensors.

"Batch" refers to the number of samples or instances in a single forward/backward pass of the neural network. In other words, it's the number of samples processed together at a time.

"Time" refers to the sequence length or the number of time steps in a sequence. For example, in natural language processing, this could refer to the number of words in a sentence.

"Channels" refers to the number of features in the data, such as color channels (R, G, B) in an image.

So, for example, if you have 100 images of size 32x32x3 (height x width x color channels), your data tensor might have the shape (100, 32, 32, 3), where the first dimension represents the batch size and the last three dimensions represent height, width, and color channels.
แน่นอน! คำเหล่านี้มักใช้ในการเรียนรู้เชิงลึกและอธิบายมิติของเทนเซอร์ข้อมูล "แบทช์" หมายถึงจำนวนตัวอย่างหรืออินสแตนซ์ในการส่งต่อโครงข่ายประสาทเทียมแบบไปข้างหน้า/ย้อนกลับครั้งเดียว กล่าวอีกนัยหนึ่ง มันคือจำนวนตัวอย่างที่ประมวลผลพร้อมกันในแต่ละครั้ง "เวลา" หมายถึงความยาวของลำดับหรือจำนวนขั้นตอนของเวลาในลำดับ ตัวอย่างเช่น ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ สิ่งนี้อาจหมายถึงจำนวนคำในประโยค "ช่อง" หมายถึงจำนวนคุณลักษณะในข้อมูล เช่น ช่องสี (R, G, B) ในรูปภาพ ตัวอย่างเช่น หากคุณมีรูปภาพขนาด 32x32x3 จำนวน 100 ภาพ (สูง x กว้าง x ช่องสี) เมตริกข้อมูลของคุณอาจมีรูปร่าง (100, 32, 32, 3) โดยที่มิติแรกแสดงถึงขนาดแบตช์และขนาดสุดท้าย สามมิติแสดงถึงความสูง ความกว้าง และช่องสี
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence