Mini-batch vs Fold

미니 배치(Mini-batch)와 데이터의 폴드(Fold)는 머신러닝의 학습 과정에서 다루는 데이터의 서브셋(subset)을 의미하지만, 사용 목적과 맥락이 다릅니다.

미니 배치 (Mini-batch):

• 미니 배치는 경사하강법을 사용할 때 전체 훈련 데이터셋을 더 작은 배치로 나누어 각 반복(iteration)에서 사용하는 데이터의 양을 의미합니다.
• 미니 배치의 목적은 전체 데이터셋에 대한 한 번의 업데이트보다 더 자주 모델을 업데이트하여 학습 속도를 가속화하고, 메모리 사용량을 줄이며, 더 안정적인 수렴을 도모하는 것입니다.
• 각 미니 배치에는 일반적으로 훈련 과정에서 학습을 위한 다양한 샘플이 무작위로 선택되어 포함됩니다.

데이터의 폴드 (Fold):

• 데이터의 폴드는 주로 교차 검증(Cross-validation) 과정에서 사용되는 개념입니다.
• 전체 데이터셋을 K개의 동등한 부분으로 나누고, 이 중 K-1개의 폴드를 학습에 사용하고 남은 하나의 폴드를 검증(validation)이나 테스트(test)에 사용합니다.
• 각 폴드는 모델의 성능을 검증하는 데 독립적으로 사용되며, 교차 검증을 통해 모델의 일반화 능력을 평가하는 데 도움을 줍니다.

결론적으로, 미니 배치는 모델의 파라미터를 업데이트하기 위해 각 학습 단계에서 사용되는 일부 데이터셋이며, 데이터의 폴드는 교차 검증 과정에서 모델의 성능을 평가하기 위해 생성되는 전체 데이터셋의 부분 집합입니다.