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title: "バッチ学習・ミニバッチ・エポックまとめ"
description: "バッチ学習・ミニバッチ・エポックまとめについて、G検定で問われるAI・機械学習分野の観点から、基本的な意味、代表モデル・手法との関係、試験で問われやすい判断軸を整理します。暗記だけでなく、似た概念との混同を避ける見分け方や、選択肢を切るためのポイントも確認します。"
canonical_url: "https://stemtazoo.github.io/gk/batch-epoch/"
section: "gk"
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## まず結論

* **学習データを「どの単位で」「何回」使うかを表す用語**
* バッチ・ミニバッチ・オンラインは **更新頻度の違い**
* エポックは **データ全体を何周したか** を表す

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## 直感的な説明

学習は、

> 「データを見て → 間違いを直す」

の繰り返しです。

* まとめて直すのか
* 少しずつ直すのか
* 何回くり返すのか

を決めるのが、
**バッチ・ミニバッチ・エポック** です。

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## 定義・仕組み

### バッチ学習（Batch Learning）

* **全学習データを一度に使って** 重みを更新

**特徴**

* 勾配が安定
* メモリ使用量が大きい

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### ミニバッチ学習（Mini-batch Learning）

* 学習データを **小さなかたまり** に分けて更新

**特徴**

* 安定性と効率のバランスが良い
* 現在の主流

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### オンライン学習（SGD）

* **1データごと** に重みを更新

**特徴**

* 学習が速い
* ノイズの影響を受けやすい

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### エポック（Epoch）

* **学習データ全体を1回使い切ること**

例：

* データ数：1000
* ミニバッチサイズ：100

→ 1エポック = 10回の更新

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### イテレーション（Iteration）

* **重み更新を1回行うこと**

ミニバッチ学習では、

* 1エポック = 複数イテレーション

となります。

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## いつ使う？（得意・不得意）

| 用語      | 意味        |
| ------- | --------- |
| バッチ     | 全データで更新   |
| ミニバッチ   | 小分け更新（主流） |
| オンライン   | 逐次更新      |
| エポック    | データの周回数   |
| イテレーション | 更新回数      |

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## G検定ひっかけポイント

* ❌「1エポック = 1回更新」→ **誤り**
* ❌「ミニバッチ = データを減らす」→ **誤り**
* ✅ エポックは **周回数**
* ✅ イテレーションは **更新回数**
* ✅ SGDという言葉は **オンライン学習** を指すことが多い

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## まとめ（試験直前用）

* バッチ系用語は **更新単位と回数の違い**
* 現在の主流は **ミニバッチ学習**
* エポックとイテレーションを混同しない

👉 次はいよいよ **CNN（畳み込みニューラルネットワーク）** に進めます。