The exact prediction and training iteration times depend on the hardware and mini-batch size that you use.
정확한 예측 및 훈련 반복 시간은 사용하는 하드웨어와 미니 배치 크기에 따라 달라집니다.
Common mini-batch sizes range between 50 and 256, but can vary for different applications.
일반적인 미니 배치 크기의 범위는 50 ~ 256이지만 응용 프로그램마다 다를 수 있습니다.
Choose a mini-batch size of 27 to divide the training data evenly and reduce the amount of padding in the mini-batches.
미니 배치 크기를 27로 선택하여 훈련 데이터를 균등하게 나누고 미니 배치에 채워지는 양을 줄입니다.
A; Usually 1600M per color or you can choose to pay surcharge for mini-batch.
So in practice they'll be some in-between mini-batch size that works best.
I know that in a previous video I used a mini-batch size of 1000,
For example, the batch size of SGD is 1, while the batch size of a mini-batch is usually between 10 and 1000.
예를 들어 SGD의 배치 크기는 1이고, 미니 배치의 배치 크기는 일반적으로 10~1,000입니다.
Other results
Otherwise, if you have a bigger training set, typical mini batch sizes would be,
아니면, 조금 더 큰 트레이닝 세트의 경우, 전형적인 미니 배치 사이즈는