Oo, das war aufklärend, wie sieht es mit Begriffen wie Epoch, Temperatur usw. aus?
In einigen Code für maschinelles Lernen mit Transformers habe ich die Begriffe "Batch, Zeit, Kanäle" gesehen, um Dimensionen von Daten zu beschreiben. Kannst du erklären, was diese bedeuten? Sicher! Diese Begriffe werden häufig im Deep Learning verwendet und beschreiben die Dimensionen der Datentensoren.

"Batch" bezieht sich auf die Anzahl der Beispiele oder Instanzen in einem einzelnen Vorwärts-/Rückwärtsdurchlauf des neuronalen Netzwerks. Mit anderen Worten, es ist die Anzahl der zusammen verarbeiteten Beispiele.

"Zeit" bezieht sich auf die Sequenzlänge oder die Anzahl der Zeitschritte in einer Sequenz. Zum Beispiel könnte dies in der natürlichen Sprachverarbeitung die Anzahl der Wörter in einem Satz sein.

"Kanäle" bezieht sich auf die Anzahl der Merkmale in den Daten, wie z. B. Farbkanäle (R, G, B) in einem Bild.

Also, zum Beispiel, wenn du 100 Bilder der Größe 32x32x3 (Höhe x Breite x Farbkanäle) hast, könnte dein Datentensor die Form (100, 32, 32, 3) haben, wobei die erste Dimension die Batchgröße und die letzten drei Dimensionen Höhe, Breite und Farbkanäle repräsentieren.
Hier sind Erklärungen einiger häufig verwendeter Begriffe im maschinellen Lernen mit Transformers:

Epoch: Eine Epoch ist eine vollständige Iteration über den gesamten Trainingsdatensatz. Während einer Epoch wird das Modell einmal auf jedes Beispiel im Datensatz trainiert und seine Parameter aktualisiert. Die Anzahl der Epochs ist ein Hyperparameter, der je nach konkretem Anwendungsfall gewählt werden kann. Mehr Epochs führen oft zu besseren Ergebnissen, aber auch zu längeren Trainingszeiten.

Temperatur: Im Kontext des maschinellen Lernens mit Transformers ist die Temperatur ein skalierter Wert, der die Zufälligkeit der Ausgaben des Modells steuert. Zum Beispiel führt eine höhere Temperatur beim Generieren von Text mit einem Transformer-Modell zu vielfältigeren und unerwarteteren Ausgaben, während eine niedrigere Temperatur zu vorhersehbareren Ausgaben führt.