배치 사이즈 선택 기준

• 배치 크기 선택의 기준:

일반적으로 32, 64, 128과 같은 크기가 많이 사용되며, 문제의 크기, 데이터의 양, 모델 구조, 하드웨어(GPU/TPU) 등의 요소에 따라 적절한 배치 크기를 선택해야 합니다.
작은 배치 크기는 더 나은 일반화 성능을 얻을 수 있지만, 큰 배치 크기는 더 빠르고 안정적인 학습을 할 수 있습니다.

• 실험을 통한 최적화:
  배치 크기를 결정할 때는 다양한 배치 크기를 실험해보고, 모델의 성능과 훈련 속도 사이에서 적절한 균형을 찾는 것이 중요합니다.