In einigen Code für maschinelles Lernen mit Transformatoren habe ich die Begriffe "Batch, Time, Channels" gesehen, um die Dimensionen von Daten zu beschreiben.
Sicher! Diese Begriffe werden häufig im Deep Learning verwendet und beschreiben die Dimensionen der Datentensoren. „Batch" bezieht sich auf die Anzahl der Proben oder Instanzen in einem einzigen Vorwärts-Rücklauf des neuronalen Netzwerks. Mit anderen Worten, es ist die Anzahl der Proben, die zusammen zu einem Zeitpunkt verarbeitet werden. „Time" bezieht sich auf die Sequenzlänge oder die Anzahl der Zeitschritte in einer Sequenz. Zum Beispiel könnte sich dies in der natürlichen Sprachverarbeitung auf die Anzahl der Wörter in einem Satz beziehen. „Channels" bezieht sich auf die Anzahl der Funktionen in den Daten, wie Farbkanäle (R, G, B) in einem Bild. Wenn Sie also 100 Bilder der Größe 32x32x3 (Höhe x Breite x Farbkanäle) haben, können Ihre Datentensor die Form haben (100, 32, 32, 3), wo die erste Dimension die Stapelgröße darstellt und die letzten drei Dimensionen Höhe, Breite und Farbkanäle darstellen.