Çok teşekkür ederim söylediğiniz ayarlamaları yaparak eğitime başladım ancak ufak bir sorum daha olacak. Denemek için öncelikle tek parça 40 dakikalık bir ses dosyası yükledim Google Colab'e. Epoch sayısını ve batch sayısını neye göre seçeceğimi henüz çözemedim. Bir bilginiz var mı? 500 epoch 8 batch mi, yoksa 1000 epoch 6 batch mi? Neye göre seçiliyor bunlar?
Hocam bunu direk GPT'den buraya yapistiriyorum, cok guzel anlatmis zaten.
Ses eğitimi sırasında kullanılan “epoch” ve “batch” kavramları, makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerinin eğitimi sürecinde oldukça önemlidir. Bu terimler, genelde veri setini nasıl işlediğimizi ve modelin nasıl öğrenme yaptığını ifade eder.
1. epoch nedir?
• Epoch, modelin tüm eğitim veri setini bir kez baştan sona işlediği süreçtir.
• Eğitim veri seti, genelde çok büyük olduğu için tüm veri setini aynı anda modele vermek yerine, parçalar halinde işlem yapılır. Bu parçalar, batch (küme) olarak adlandırılır.
• Bir epoch, tüm veri setinin model tarafından tüm Batch'ler aracılığıyla tamamlanması anlamına gelir.
Örnek:
• Diyelim ki veri setinizde 10.000 ses dosyası var ve bunları 100'lük parçalar (batch) halinde işliyorsunuz.
• Her epoch, tüm bu 10.000 verinin bir kez modele verilmesi anlamına gelir.
• Bu durumda, bir epoch için model 100 batch işleyecektir.
2. batch nedir?
• Batch, eğitim veri setinden modele aynı anda verilen veri alt kümesidir.
• Büyük veri setlerinde, tüm veriyi aynı anda modele yüklemek bellek yetersizliğine ve işlem süresinin artmasına neden olur? Bu nedenle veri, küçük kümelere bölünerek işlenir.
• Her bir batch, belirli sayıda örnek içerir ve model bu örnekler üzerinde ağırlıklarını günceller.
Örnek:
• Eğer batch boyutunuz 32 olarak belirlenmişse, model her bir adımda 32 ses dosyasını aynı anda işler.
• Batch boyutunun küçük olması, daha sık güncellemeler yapmanızı sağlar, ancak işlem süresini uzatabilir.
Epoch ve batch arasındaki ilişki.
Veri seti boyutu (data size): Tüm veri setinde bulunan örnek sayısı.
Batch boyutu (batch size): Bir seferde modele verilen veri sayısı.
Toplam batch sayısı (steps per epoch): Bir epoch sırasında işlenecek batch sayısı.
Bu ilişki şu şekilde özetlenebilir:
3. örnekle açıklama.
• Veri setinizde 10.000 ses dosyası var.
• Batch boyutunu 50 olarak belirlediniz.
• Model bir epoch sırasında 10.000 / 50 = 200 batch işleyerek tüm veri setini kullanır.
Eğitim süresince genelde birden fazla epoch kullanılır. Örneğin, 10 epoch kullanırsanız model veri setinizi 10 kez tekrar tekrar öğrenecektir.
4. neden önemlidir?
Epoch seçimi:
• Çok az epoch seçerseniz, modeliniz yeterince öğrenmeden eğitimi tamamlar (eksik öğrenme - underfitting).
• Çok fazla epoch seçerseniz, modeliniz eğitim verisine aşırı uyum sağlayabilir (aşırı öğrenme - overfitting).
Batch boyutu seçimi:
• Küçük batch boyutları, daha sık güncelleme yaparak modelin daha hızlı öğrenmesini sağlar, ancak işlem süresi uzayabilir.
• Büyük batch boyutları, her bir güncellemede daha fazla veri kullanarak daha dengeli bir öğrenme sağlar, ancak daha fazla belleğe ihtiyaç duyar.
5. ses eğitiminde uygulama.
Ses verileri genellikle büyük boyutlu olduğundan, batch boyutu ve epoch sayısını dikkatlice seçmek önemlidir:
1. batch boyutu:
• Genelde 16, 32 veya 64 gibi 2'nin katları seçilir.
• Bellek sınırlarınıza ve işlem gücünüze bağlı olarak ayarlanır.
2. epoch sayısı:
• Deneysel olarak belirlenir.
• Tipik olarak 10-100 arasında epoch kullanılır, ancak erken durdurma (early stopping) teknikleriyle en uygun epoch sayısını bulabilirsiniz.
Sonuç.
• Epoch: Tüm veri setinin modelden bir kez geçirilmesi.
• Batch: Eğitim sırasında bir seferde modele verilen veri alt kümesi.
• Amaç: Epoch ve batch boyutunu uygun şekilde seçerek modelin daha iyi öğrenmesini sağlamak.
