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ANNのトレーニングについて質問があります。

では、一連の入力サンプルに対してトレーニングがどのように行われるのかを尋ねたいのですが。トレーニング用の入力セットのサイズとトレーニング用のエポックの数の間に何らかの関係がありますか、それとも完全に独立していますか？

たとえば、ANNに4つの入力があり、2000のトレーニングのサンプルの場合、サイズ4x2000の入力行列を取得します。では、トレーニングのエポケーごとに、マトリックス全体がロードされるのでしょうか、それともトレーニングのエポケーごとに1つのサンプル（トレーニングマトリックス列）だけがロードされるのでしょうか。

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NNの各エポックで、ニューロンのすべての重み値、すべてのノードが更新されます。通常、ニューロンとレイヤーとデータが多いほど、重みの正しい値に必要なエポックが多くなりますが、エポックとニューロンを関連付けるための方程式はありません。

トレーニングには通常、バックプロパゲーションアルゴリズムが使用され（優れた例についてはウィキペディアを確認してください）、各重みを1回更新します。エポックが多いほど、NNはより正確になります。通常、トレーニングでは2つの変数を設定します。エポックの最大数と精度です。2つのうちの1つが最終的に達成されると、反復を停止します。

于 2012-10-19T09:53:07.390 に答える