بله، اندازه دسته (batch size) تاثیری بر نتایج آموزش در یادگیری عمیق (deep learning) دارد. از جمله اثراتی که اندازه دسته بر نتایج آموزش دارد می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:
-
زمان آموزش: اندازه دسته بزرگتر، سرعت آموزش را نسبت به اندازه دسته کوچکتر، افزایش می‌دهد. این به این دلیل است که الگوریتم کاهش گرادیان می‌تواند با دارا بودن داده‌های بیشتر، پارامترهای مدل را سریع‌تر به‌روز کند.
-
دقت مدل: اندازه دسته کوچکتر، مدل‌های دقیق‌تری نسبت به اندازه دسته بزرگتر تولید می‌کند. این به این دلیل است که اندازه دسته کوچکتر به مدل اجازه می‌دهد از هر نمونه به‌صورت دقیق‌تری یاد بگیرد.
-
برازش بیش‌ازحد: اندازه دسته بزرگتر، بیشتر از اندازه دسته کوچکتر، ممکن است باعث برازش بیش‌ازحد شود. این به این دلیل است که اندازه دسته بزرگتر سیگنال‌های نویز در داده‌ها را کم می‌کند و به این ترتیب تعمیم مدل برای داده‌های جدید کمتر خواهد شد.
اندازه دسته بهینه برای یک کار خاص در یادگیری عمیق به عواملی مانند اندازه مجموعه‌داده، پیچیدگی مدل و منابع محاسباتی در دسترس بستگی دارد. با این حال، به طور کلی، شروع با اندازه دسته کوچک و افزایش آن به‌صورت تدریجی تا زمانی که مدل شروع به برازش بیش‌ازحد کند، بهترین روش است.
در جدول زیر، اثرات اندازه دسته بر نتایج آموزش خلاصه شده است:
|
اثر |
اندازه دسته کوچکتر
|
اندازه دسته بزرگتر
|
|
زمان آموزش |
کند |
سریع |
|
دقت مدل
|
دقیق‌تر |
کم‌دقت‌تر
|
|
برازش بیش‌ازحد
|
کم‌احتمال
|
بیش‌احتمال
|
در نهایت، بهترین روش برای تعیین اندازه دسته بهینه برای یک کار خاص در یادگیری عمیق، تجربه با اندازه‌دسته‌های مختلف است و با امتحان ارزشیابی عملکرد مدل با اندازه‌های دسته‌های مختلف می‌توان به بهترین اندازه دسته برای آن کار دست یافت.