SimpleTransformers模型没有对整个数据进行培训(如在历元栏下的括号中所示)？

Question

我的数据有1751个句子，然而，当训练一个数字出现在时代栏下。有时候是1751

我试着查看文档以了解这个数字是否应该与我的训练集大小相同，但我找不到答案。

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我正在使用GPU后端的Kaggle。这是否意味着该模型确实没有对所有数据进行培训？

Answer 1

简而言之:不，这是关于所有数据的培训。

首先，让我们看看其中的一些参数：

num_of_train_epochs: 4：您的设置，意味着整个数据集将被训练4次。这就是为什么输出中有4小节的原因。

train_batch_size: 8：这是默认设置，意思是在每次更新权重时，您在训练数据中使用8条记录(总共1751条)

这意味着，总共有1751/8 =每一时期218.875批，这是你在输出中看到的219/219。

您在底部看到的876只意味着它总共经历了219次(每一个时期批处理)*4(纪元数)= 876个批/更新。

证明这一点的一种方法是将num_of_train_epochs改为1，你应该看到219而不是876。

批次和时代的定义

批处理大小是在更新模型之前处理的大量样本。历元数是经过训练数据集的完整次数。