Какие преимущества дает использование batching и shuffling в PyTorch?

Использование batching и shuffling в PyTorch даёт следующие преимущества:

Batching позволяет обрабатывать данные небольшими частями (пакетами) вместо всего набора данных за один раз. www.geeksforgeeks.org Это снижает потребность в памяти во время обучения, что делает возможным работу с большими наборами данных или моделями с ограниченными ресурсами памяти. www.geeksforgeeks.org Также batching обеспечивает баланс между вычислительной эффективностью и точностью обновлений градиента. www.geeksforgeeks.org

Shuffling предотвращает модель от предвзятого изучения набора данных. www.geeksforgeeks.org Перестановка порядка данных на каждой эпохе гарантирует, что модель будет сталкиваться с точками данных в разных комбинациях, что заставляет её учиться обобщаемым функциям, а не запоминать конкретный порядок данных. www.geeksforgeeks.org Таким образом, shuffling снижает риск переобучения модели. apxml.com Также он помогает модели не застревать в локальных минимумах во время обучения, предоставляя ей более разнообразный набор комбинаций данных в каждой эпохе. www.geeksforgeeks.org