rnn 배치학습이 가능할까?

배치학습이란 여러개의 데이터를 그단위로 학습시키는걸 의미합니다. 그 단위를 배치 사이즈라 합니다. 이미지도 몇개씩 학습시켜서 몇개의 배치를 한에폭으로 볼것인가 입니다. 한편 한 에폭당은 전체를 다 돈것입니다. 배치당 validation accuracy, training accuracy 등을 과 비교해서 검증하고 로스함수에 따른 가중치를 맞춰나갑니다.

rnn은 시퀀스 데이터를 다루는데 이것 또한 마찬가지로 배치 크기는 한 번에 입력되는 시퀀스 데이터의 개수를 의미하며, RNN에서는 이를 행렬(matrix) 형태로 처리합니다.
그러기 위해서 np.concatenate나 np.stack을 많이 씁니다. dstack,
(np.r_은 concatenate)

따라서, RNN은 배치 크기를 조정하여 여러 개의 데이터 샘플에 대해 한 번에 학습시킬 수 있습니다. 이를 통해 학습 속도를 향상시킬 수 있고, 더욱 일반화된 모델을 학습시킬 수 있습니다.