Батчи (или "Batch" на английском языке) - это понятие, которое широко используется в области нейронных сетей при обучении моделей. Батчи представляют собой наборы данных, которые подаются на обучение модели одновременно. Обычно данные делятся на батчи для того, чтобы ускорить процесс обучения и улучшить стабильность модели.
Когда мы обучаем нейронную сеть на большом наборе данных, подача всех данных сразу может быть неэффективной из-за большого объема информации. Вместо этого данные делятся на небольшие части - батчи, которые последовательно подаются на обучение модели. Каждый батч состоит из нескольких примеров данных и меток (целевых значений) для этих данных.
Использование батчей при обучении нейронных сетей позволяет улучшить скорость обучения за счет параллельной обработки данных и вычислений на видеокарте или другом устройстве. Это также способствует лучшей стабильности обучения, поскольку градиенты параметров модели обновляются на основе усредненных значений по батчу, что позволяет избежать влияния выбросов или шумов в данных на процесс обучения.
Итак, батчи в нейронных сетях - это способ подачи данных на обучение модели, который улучшает эффективность процесса обучения и повышает стабильность модели.