배치 크기 (Batch Size) 모델이 한 번에 처리하는 데이터 샘플 수 학습 데이터 셋을 일반적으로 매우 큼. 데이터 한 번에 처리하는 것을 비효율.
따라서 배치로 나누어 모델에 주입 작은 배치 사용 시, 메모리 요구사항 줄일 수 있고, 모델 학습 과정을 효율적으로 만들 수 있음. 일반적으로 2의 제곱 수인 32, 64, 128 등으로 선택.
에포크 (Epoch) 학습 데이터셋 전체를 한 번 훑는 횟수를 결정. 학습 데이터셋은 배치로 나누어 모델에 주입되고, 모델은 각 배치에 대해 매개변수를 업데이트 함.
한 에포크에서는 배치 수만큼 업데이트 과정이 반복 됨. 에포크의 선택은 모델이 학습 데이터셋을 적절하게 학습할 수 있도록 하는 중요한 요소.
너무 적은 에포크를 선택 시 모델이 데이터의 다양성을 충분히 파악하지 못 할 수 있음. 너무 많은 에포크를 선택 시 과적합 될 수 있음.
에포크 수는 하이퍼파라미터로 사용자가 지정 필요 적절한 값은 모델성능과 학습속도를 고려하여 선택 필요...
