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バッチサイズ
1回の順伝播・逆伝播で処理される訓練例の数。バッチサイズが大きいほど勾配推定がより安定しますが、メモリ使用量が増加し、より鋭い極小値に収束する可能性があります。ロボット学習では、特に高解像度画像で訓練する場合、バッチサイズはGPUメモリによって制限されることが多いです。勾配累積により、限定的なハードウェアでも効果的に大規模バッチを実現できます。
1回の順伝播・逆伝播で処理される訓練例の数。バッチサイズが大きいほど勾配推定がより安定しますが、メモリ使用量が増加し、より鋭い極小値に収束する可能性があります。ロボット学習では、特に高解像度画像で訓練する場合、バッチサイズはGPUメモリによって制限されることが多いです。勾配累積により、限定的なハードウェアでも効果的に大規模バッチを実現できます。