human
トランスを使用した機械学習のためのいくつかのコードでは、データの寸法を説明する「バッチ、時間、チャネル」という用語を見てきました。これらが何であるかを説明できますか？
gpt
もちろん！これらの用語は、一般的に深い学習で使用され、データテンソルの次元を説明します。

「バッチ」とは、ニューラルネットワークの単一のフォワード/バックワードパスのサンプルまたはインスタンスの数を指します。言い換えれば、一度に一緒に処理されるサンプルの数です。

「時間」とは、シーケンスの長さまたはシーケンスの時間ステップ数を指します。たとえば、自然言語処理では、これは文の単語の数を指す可能性があります。

「チャネル」とは、画像内のカラーチャネル（r、g、b）など、データ内の機能の数を指します。

したがって、たとえば、サイズ32x32x3（高さx幅xカラーチャネル）の100画像がある場合、データテンソルは形状（100、32、32、3）になり、最初の寸法はバッチサイズと最後のサイズを表します。3つの寸法は、高さ、幅、カラーチャネルを表します。
human
ああ、それは明確にしていた、エポック、温度E.T.Cのような用語はどうですか
gpt
トランスを使用した機械学習で一般的に使用されるいくつかの用語の説明は次のとおりです。

エポック：エポックは、トレーニングデータセット全体にわたる完全な反復です。時代に、モデルはデータセットの各例で1回トレーニングされ、パラメーターが更新されます。エポックの数は、特定のユースケースに基づいて選択できるハイパーパラメーターであり、より多くのエポックがより良い結果につながることが多いが、トレーニング時間が長くなるのではないかとしています。

温度：変圧器を使用した機械学習のコンテキストでは、温度はモデルの出力のランダム性を制御するために使用されるスカラー値です。たとえば、トランスモデルでテキストを生成する場合、温度が高いと、より多様で予期しない出力が生じますが、温度が低いと予測可能な出力が生じます。