배치 사이즈란?

 

배치 사이즈의 역할

1. 계산 효율성 향상: 모든 데이터를 한 번에 처리하는 것이 아니라 일부 데이터만을 사용하여 가중치를 업데이트하기 때문에 계산량이 줄어들어 학습 속도가 향상됩니다.

2. 메모리 효율성: 전체 데이터셋을 메모리에 올리지 않고 일부 데이터만을 처리하므로 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다. 특히 대용량 데이터셋을 다룰 때 유용합니다.

3. 일반화 성능 향상: 배치 사이즈가 작을수록 더 일반화된 모델이 생성될 가능성이 높아집니다. 또한 미니 배치 학습은 모델이 일부 데이터에 과도하게 의존하는 것을 방지하고 일반화 능력을 향상할 수 있습니다.

 

 

 

배치 사이즈 선택

배치 사이즈는 하이퍼파라미터로서 모델의 성능에 영향을 미치므로 적절한 값을 선택하는 것이 중요합니다. 일반적으로 다음과 같은 접근 방식이 사용됩니다.

1. 전체 데이터셋 크기에 따라 선택: 데이터셋이 큰 경우 작은 배치 크기를 선택하고, 데이터셋이 작은 경우 큰 배치 크기를 선택합니다.

2. 하드웨어 제약 고려: 모델을 학습하는 하드웨어의 메모리 용량에 맞추어 배치 크기를 선택합니다.

3. 성능 평가: 특정 배치 크기에서 모델이 성능이 가장 좋은지 확인하고 선택합니다. 일반적으로 교차 검증 등을 통해 평가합니다.

4. 실험적 접근: 여러 가지 배치 크기로 실험하여 성능을 비교하고 최적의 크기를 찾습니다.

 

 

배치 사이즈의 종류

 

1. 풀 배치 (Full Batch): 전체 데이터셋을 한 번에 사용하여 학습하는 방식으로 계산량이 많고 메모리를 많이 차지하지만 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

2. 미니 배치 (Mini Batch): 전체 데이터셋을 작은 배치로 나누어 학습하는 방식으로 일반적으로 많이 사용됩니다. 일반적인 크기는 2의 제곱수인 32, 64, 128 등이 많이 사용됩니다.

3. 배치 (Batch): 전체 데이터셋을 하나의 배치로 사용하여 학습하는 방식으로 풀 배치와 미니 배치의 중간 정도의 크기를 가지고 있습니다.

 

배치 사이즈의 선택은 모델의 성능과 학습 속도에 영향을 미치므로 주어진 데이터셋과 모델에 맞게 적절한 크기를 선택하는 것이 중요합니다.