Trainingsgeschwindigkeit abhängig von Patternanzahl
Posted: Thu 4. Oct 2018, 16:45
Guten Tag,
vielen Dank an dieser Stelle erstmal für das wirklich geniale Tool Membrain! Es macht den Einstieg in NN auch ohne große Programmierkenntnisse wirklich einfach und ist mir eine große Hilfe.
Nach mehreren Tests mit kleinen Datenmengen (500 Pattern) versuche ich mein Netz derzeit mit einer etwas umfassenderen Datenmenge (30 000 Pattern) zu füttern. Leider wird das Training (Zeit/Pattern) durch die größere Datenmenge deutlich langsamer. Dass die Zeit pro Pattern von der Anzahl Schichten und Neuronen abhängt, leuchtet mir ein. Ich war jedoch davon ausgegangen, dass jeder Trainingsschritt unabhängig von den noch folgenden durchgeführt wird und die Trainingsdatenmenge damit keinen Einfluss auf die Trainingszeit der einzelnen Pattern haben dürfte. Die Priorität des Prozesses habe ich bereits auf "hoch" gestellt. Liegt vielleicht ein Bedienungsfehler vor oder kennen andere das Problem? Gibt es hierzu vielleicht eine Lösung?
Vielen Dank schonmal vorab und mit besten Grüßen!
Trudix
vielen Dank an dieser Stelle erstmal für das wirklich geniale Tool Membrain! Es macht den Einstieg in NN auch ohne große Programmierkenntnisse wirklich einfach und ist mir eine große Hilfe.
Nach mehreren Tests mit kleinen Datenmengen (500 Pattern) versuche ich mein Netz derzeit mit einer etwas umfassenderen Datenmenge (30 000 Pattern) zu füttern. Leider wird das Training (Zeit/Pattern) durch die größere Datenmenge deutlich langsamer. Dass die Zeit pro Pattern von der Anzahl Schichten und Neuronen abhängt, leuchtet mir ein. Ich war jedoch davon ausgegangen, dass jeder Trainingsschritt unabhängig von den noch folgenden durchgeführt wird und die Trainingsdatenmenge damit keinen Einfluss auf die Trainingszeit der einzelnen Pattern haben dürfte. Die Priorität des Prozesses habe ich bereits auf "hoch" gestellt. Liegt vielleicht ein Bedienungsfehler vor oder kennen andere das Problem? Gibt es hierzu vielleicht eine Lösung?
Vielen Dank schonmal vorab und mit besten Grüßen!
Trudix