In einigen Code für maschinelles Lernen mit Transformatoren habe ich die Begriffe "Batch, Zeit, Kanäle" gesehen, um die Dimensionen von Daten zu beschreiben. Können Sie erklären, was das sind?
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Batch: Dies bezieht sich auf die Anzahl von Instanzen oder Samples in einer Reihe von Daten, die für die Ausbildung eines neuronalen Netzwerks verwendet wird. Jede Charge von Daten wird verwendet, um die Gradienten zu berechnen und die Modellparameter zu aktualisieren. Batchgröße kann die Geschwindigkeit und Genauigkeit des Modells beeinflussen. Zeit: Dies bezieht sich auf die sequentielle Natur der Daten, wie Sprache oder Textdaten, wo die Reihenfolge der Elemente wichtig ist. Zeit wird in der Regel als die zweite Dimension der Daten dargestellt, wobei die erste Dimension die Anzahl der Instanzen und die dritte Dimension die Anzahl der Funktionen ist. Kanäle: Dies bezieht sich auf die Anzahl der Funktionen in den Daten. In Bilddaten kann dies die Anzahl der Farbkanäle, wie rot, grün und blau beziehen. In Audiodaten kann dies die Anzahl der Audiokanäle, wie Stereo- oder Surround-Sound, beziehen. Die dritte Dimension der Daten stellt in der Regel die Anzahl der Kanäle dar.
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Wie beziehen sich diese auf Gewichtung und Epochen?
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