딥러닝 학습 시 batch size,mini-batch,epoch,iteration,batch 용어 정리

batch size=트레이닝 데이터를 여러 작은 그룹으로 나눌때 하나의 소그룹(mini batch)에 속하는 데이터 수

 

subdivision(mini-batch) : 한번에 처리한 이미지 개수를 몇 개의 그룹으로 나누어 gpu에 처리하는지 결정.  YOLO는 batch 사이즈가 32이고 subdivision이 4 이라면 32의 batch를 4 그룹으로 나누어서 처리 한다는 뜻. 

epoch= 전체 트레이닝 셋이 신경망을 통과한 횟수

iteration= 하나의 epoch를 끝내는데 필요한 미니배치 갯수

batch : 한번에 처리할 이미지의 개수(iteration 당 처리 할 이미지의 수) (batch 를 크게 잡으면 out of memory error 라고 하는 경우 많음)