batch_size、steps_perエポック、および検証ステップを設定する方法

Kerasを使用してCNNを学び始めています。私はtheanoバックエンドを使用しています。

値を次のように設定する方法がわかりません。

• バッチサイズ、
• エポックごとのステップ、
• validation_steps。

batch_sizeトレーニングセットに240,000個のサンプルがあり、テストセットに80,000個のサンプルがある場合、エポックごとのステップ、検証ステップに設定する値は何ですか？

• batch_sizeは、各ミニバッチのサンプル数を決定します。その最大値はすべてのサンプルの数であり、勾配降下を正確にします。学習率が十分に小さい場合、損失は最小値に向かって減少しますが、反復は遅くなります。その最小値は1であり、確率的勾配降下になります。高速ですが、勾配ステップの方向は1つの例のみに基づいており、損失が跳ね返る場合があります。batch_sizeでは、正確な勾配方向と高速反復という2つの極端な値の間で調整できます。また、モデル+データセットが使用可能な（GPU）メモリに収まらない場合、batch_sizeの最大値が制限される場合があります。
• steps_per_epochトレーニングエポックが終了したと見なされるまでのバッチ反復回数。固定サイズのトレーニングセットがある場合、それを無視できますが、巨大なデータセットがある場合、またはオンザフライでランダムデータ拡張を生成する場合、つまり、トレーニングセットのサイズが（生成された）無限である場合に役立ちます。トレーニングデータセット全体を確認する時間があれば、このパラメーターをスキップすることをお勧めします。
• validation_steps steps_per_epochと似ていますが、トレーニングデータではなく検証データセットにあります。検証データセット全体を確認する時間があれば、このパラメーターをスキップすることをお勧めします。

Githubに答えがあります

1. model.fit_generator 入力データセットジェネレーターを無限に実行する必要があります。
2. steps_per_epochジェネレーターsteps_per_epoch時間を呼び出して、データセット全体を1回生成するために使用されます
3. 一方epochs、データセット全体でモデルがトレーニングされる回数を示します。