Размер пакета — это количество образцов, обработанных за одну итерацию во время обучения моделям машинного обучения. Выбор наилучшего размера пакета зависит от различных факторов, таких как доступные вычислительные ресурсы, сложность модели и характеристики набора данных. Вот несколько методов, которые можно использовать при определении размера пакета для набора данных из 20 000 строк:

1. Фиксированный размер пакета.
   Один простой подход — использовать фиксированный размер пакета. Общие значения варьируются от 8 до 256, в зависимости от доступной памяти. Например, вы можете установить размер пакета равным 32, используя следующий код на Python с TensorFlow:

   batch_size = 32

2. Мини-пакетный градиентный спуск:
   Мини-пакетный градиентный спуск делит набор данных на небольшие мини-пакеты и обновляет параметры модели после обработки каждого мини-пакета. Этот подход сочетает в себе преимущества как пакетного градиентного спуска, так и стохастического градиентного спуска. Вы можете поэкспериментировать с разными размерами мини-партий, чтобы найти оптимальный. Вот пример с размером пакета 64 с использованием TensorFlow:

   batch_size = 64

3. Динамический размер пакета.
   В некоторых случаях может быть полезно использовать динамический размер пакета, который адаптируется во время обучения. Например, вы можете начать с большого размера пакета и постепенно уменьшать его по мере обучения. Этот метод позволяет изначально использовать пакеты большего размера для более быстрых вычислений, а к концу получить выгоду от меньших размеров пакетов для лучшей сходимости. Вот пример динамического уменьшения размера пакета с помощью TensorFlow:

   initial_batch_size = 128
   decay_rate = 0.95
   decay_steps = 1000
   global_step = tf.Variable(0, trainable=False)
   batch_size = tf.cast(tf.math.ceil(initial_batch_size * decay_rate(global_step / decay_steps)), tf.int32)

4. Одновременное обучение.
   Для наборов данных с небольшим количеством отдельных классов или уникальных шаблонов однократное обучение может быть эффективным. В этом подходе вы обрабатываете каждую выборку индивидуально, эффективно используя размер пакета, равный 1. Хотя это может быть дорогостоящим в вычислительном отношении, это устраняет необходимость в пакетной обработке. Вот пример однократного обучения с использованием Keras:

   from tensorflow import keras
   model = keras.Sequential()
   model.add(keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)))
   model.add(keras.layers.Dense(num_classes, activation='softmax'))
   model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
   model.fit(x_train, y_train, batch_size=1, epochs=10)

Подводя итог, можно сказать, что лучший размер пакета для набора данных из 20 000 строк зависит от различных факторов. Вы можете начать с фиксированного размера пакета и экспериментировать с различными значениями в зависимости от доступных ресурсов и характеристик вашего набора данных. Динамические размеры пакетов и альтернативные подходы, такие как однократное обучение, также могут быть рассмотрены в зависимости от конкретных требований вашей задачи.