Batch Size
„Batch Size“ bezieht sich auf die Anzahl von Datensätzen, die gleichzeitig verarbeitet werden, bevor das Modell seine Gewichte aktualisiert. Dieser Parameter spielt eine zentrale Rolle im Training von neuronalen Netzen, insbesondere bei der Verwendung von Verfahren wie dem stochastischen Gradientenabstieg (stochastischen Gradientenabstieg) oder Mini-Batch-Gradientenabstieg.
Die Wahl der richtigen Batch Size hat erhebliche Auswirkungen auf den Trainingsprozess. Eine kleine Batch Size bedeutet, dass das Modell nach jeder Iteration nur über wenige Beispiele lernt. Dies kann zu einer höheren Variabilität in den Gradienten führen, was wiederum die Fähigkeit des Modells verbessern kann, verschiedene Muster zu erkennen und besser zu generalisieren. Allerdings kann dies auch den Trainingsprozess verlangsamen, da mehr Iterationen erforderlich sind, um das gesamte Datenset zu verarbeiten.
Andererseits ermöglicht eine große Batch Size eine effizientere Nutzung der verfügbaren Rechenressourcen, insbesondere bei der Verwendung von Grafikprozessoren (Grafikprozessoren). Durch die Verarbeitung größerer Datenmengen in einem Schritt kann die Trainingszeit verkürzt werden. Gleichzeitig kann eine zu große Batch Size jedoch dazu führen, dass das Modell nicht mehr in der Lage ist, feine Muster in den Daten zu erkennen, was die Generalitätsfähigkeit beeinträchtigen kann.
In der Praxis hängt die optimale Batch Size von verschiedenen Faktoren ab, wie der Größe des Datensatzes, der Komplexität des Modells und den verfügbaren Rechenressourcen. Oftmals wird ein Kompromiss zwischen Trainingsgeschwindigkeit und Modellleistung gesucht. Beispielsweise könnte ein Batch Size von 32 oder 64 eine gute Balance zwischen diesen Faktoren darstellen.