バッチサイズとは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

バッチサイズ（Batch Size）

バッチサイズ（Batch Size）とは、AIの学習で、重みを1回更新するときにまとめて使うデータの件数のことです。小さいと更新の回数が増えて進み方がぶれやすく、大きいと安定する一方でメモリを多く使います。一般にGPUのメモリに収まる範囲で決め、32、64、128といった2のべき乗の値がよく使われます。

バッチサイズ（Batch Size）関連用語

バッチサイズ（Batch Size）に関連する単語は以下の通りです。

• エポック全データを1周するとは？→
• ミニバッチ勾配降下法（Mini-batch Gradient Descent）まとまりで更新する方法は？→
• 確率的勾配降下法（Stochastic Gradient Descent：SGD）1件ずつ更新する方法は？→
• 学習率（Learning Rate）一緒に調整する設定は？→
• GPUメモリを持つ部品とは？→
• ハイパーパラメータ（Hyperparameter）人が決める設定とは？→

バッチサイズ（Batch Size）で知っておくと得する有益情報

バッチサイズは、人が決めるハイパーパラメータの一つです。選ぶ観点を3つにまとめました。

• メモリが上限を決めるGPUのメモリに収まる範囲が、選べる最大の目安になります。
• 小さいと不安定、大きいと重い小さいとぶれが大きく、大きいと安定しますがメモリと計算が増えます。
• 学習率とセットで調整バッチサイズを大きくしたら、学習率も見直すのが一般的です。

バッチサイズによる傾向

バッチサイズは、メモリに収まる範囲で、試しながら決めましょう。

バッチサイズ（Batch Size）やさしい解説

一度に何件見るかで、何が変わるの？

採点会議にたとえます。1枚ずつ見ると意見がぶれやすく、100枚まとめて見ると傾向は安定しますが、机がいっぱいになります。

机の広さ、つまりメモリに合わせて、見る束の大きさを決めます。

AI開発の見積もりで、使う計算機の性能と学習時間を確認するときに出てくる設定です。バッチサイズが大きいほど、一度に計算できるため、高性能なGPUが必要になる傾向があります。

バッチサイズ（Batch Size）についてのみんなの疑問

バッチサイズはいくつがよいですか？

32〜128あたりが、最初の目安としてよく使われます。メモリに余裕があれば増やし、結果を見て調整します。決まった正解はありません。

大きくすると、精度は上がりますか？

必ずしも上がりません。学習は安定しますが、新しいデータでの精度が下がることがあると報告されています。検証データで確かめます。

エポックとの違いは何ですか？

バッチサイズは1回の更新の件数、エポックは全データを1周することです。バッチサイズが小さいほど、1エポックの更新回数は増えます。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

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