ミニバッチサイズとエポックごとの反復について

エポック数とミニバッチサイズを指定し、学習(2種分類問題)しました。

学習データ数(2種合わせて) 5801枚を用いて、学習オプションを下記のように設定しました。

options = trainingOptions('sgdm', ...

'InitialLearnRate',0.001, ...

'Shuffle','every-epoch', ...

'ValidationData',testImages, ...

'MaxEpochs',5, ...

'ValidationFrequency',5,...

'Verbose',true, ...

'MiniBatchSize',290, ...

'Plots','training-progress');

学習データ数とミニバッチサイズからエポックごとの反復は(5801/290 = ) 20になると考えました。

しかしながら下図のようにエポックごとの反復が4になってしまいます。なぜこのような結果になるのでしょうか？

[michio]

参考：

• 学習の進行状況について
• ミニバッチとエポックについて

Answer 1

[Hiroyuki Hishida]

Yoshino様、

学習に使う画像と申しますかそのデータストアを、学習用と検証用に分けられていませんか？

なお、同種のQ&Aもありますので、あわせて確認してみてください。

https://jp.mathworks.com/matlabcentral/answers/356831-

よろしくお願いします。

菱田

[Yuki Yoshino]

ValidationData(検証用)としてあらかじめ学習データ数(5801枚、学習用)とは別に683枚分けています。

[Hiroyuki Hishida]

Yoshino様、

回答ありがとうございます。でしたら、michio からのコメントも一読いただいた後、以下二点を確認してみてください。なお、説明用のスクリプト（sample.m）では以下のURLにある「深層学習における学習の進行状況の監視」を使用しております。

https://jp.mathworks.com/help/deeplearning/ref/trainingoptions.html

Iteration数の計算

こちらはYoshino様のおっしゃるとおりです。端数処理についてはmichio のコメントにあるリンクを参照ください。

下図のようにエポックごとの反復が4

実際にはIteration数の計算が走っておりますが、プロットするタイミング（回数）は、上記の計算で求めたIteration数を、ValidationFrequencyで設定している値で割り算したものになります。従いまして、このケースですと20÷5=4となっております。

サンプルスクリプトと、trainingoptionを変更して走らせた結果をいくつか添付しておりますので、動かして確認してみていただければ、理解が進むかと思います。

よろしくおねがいします。

菱田

[Yuki Yoshino]

菱田様、michio様

理解いたしました。ありがとうございました。