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많은 양을 학습해야 한다.
많은 양을 한번에 학습하려면 memory와 속도 등에서 문제 될 수 있다.
그래서 상황에 따라 적정 단위로 나눠야 한다. 그런 나누는 단위가 Batch size다.전체가 1000개일 경우 Batch size가 10이면 10개씩 100회 반복한다.
Batch단위 만큼 data를 활용해 model이 예측한 값과 실제 정답 간의 오차(손실함수)를 계산하여 Optimizer가 parameter를 업데이트한다.
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