DeepLearning 기초 개념 : batch_size, steps, epoch, iteration

batch_size

- 1 step에서 사용한 데이터의 개수.

step

- batch_size 만큼 처리한 다음 weight, bias 업데이트 한 것을 1번으로 취급 == 1 step

Epoch

- 전체 데이터를 한 바퀴돌면서 한 번 학습을 한 것 == 1 epoch

iteration

- 전체 데이터를 모델에 한 번 학습시키는데 필요한 batch의 수.

- 1 epoch를 마치는데 필요한 파라미터 업데이트 횟수

- 각 배치마다 파라미터 업데이트가 한 번씩 이뤄지므로, iteration = 전체 데이터 / batch_size

 

 

steps_per_epoch

- 1 epoch 당 step 수 (weight, bias 업데이트 수)

validation_steps

- 지정한 step마다 validation을 한 번 한다.