epoch vs 배치 크기 vs 반복 횟수

♣ epoch

'훈련 데이터 전체'를 한 번 훑었음을 의미함. 

신경망 가중치가 최적화되기에 1 epoch만 훈련해서는 부족함. 

epoch이 너무 적으면 과소적합, 너무 많으면 과대적합 발생

 

♣ 배치 크기

매 훈련 이터레이션에서 한 번에 훈련할 데이터 개수. 배치 크기를 32로 설정하면 훈련 데이터 32개를 한 묶음으로 보고 가중치를 함께 갱신하겠다는 의미임

 

♣ 반복 횟수

1epoch의 훈련을 완료하는 데 필요한 훈련 이터레이션을 일겉음. 

훈련 데이터 개수를 배치 크기로 나누면 됨(소수점은 올림 처리)