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Masterclass ¡ Kapitel 18

Bilder als Tensoren

Wie NOVA Bilder mathematisch sieht

Du verstehst, wie aus einem Bild ein Tensor wird, warum Normalisierung wichtig ist und warum CNNs Nachbarschaften besser nutzen als einfache MLPs.

Diese Masterclass verbindet Theorie, Mathematik und echten NOVA-Code. Sie zeigt nicht nur, was ein Konzept bedeutet, sondern wo es in unserer Vision-Forge-Pipeline auftaucht.
Abschnitt 4 von 4Kapitel 18

18.4 Batch Size: Viele Bilder gleichzeitig

Gehe zu Abschnitt 1: NOVA sieht keine Fotos, sondern ZahlenfelderGehe zu Abschnitt 2: NormalisierungGehe zu Abschnitt 3: Warum ein CNN besser passt als ein flaches MLPGehe zu Abschnitt 4: Batch Size: Viele Bilder gleichzeitig

Batch Size: Viele Bilder gleichzeitig

Beim Training verarbeitet NOVA nicht nur ein Bild, sondern einen Batch.

Ein Batch ist ein Stapel von Bildern. Das macht GPU-Training effizienter und stabilisiert die Gradienten.

Eine RTX kann viele Bildtensoren parallel berechnen, aber nur wenn Daten schnell genug nachgeladen werden.

Mathematischer Kern
Batchtensor: X ∈ R^(B×C×H×W)
B = Batch Size
C = Channels
H = Height
W = Width
Bei unserer Forge
  • •B = 512
  • •C = 3
  • •H = 128
  • •W = 128
  • •Das ergibt pro Batch Ăźber 25 Millionen Eingabewerte.
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Kapitel 19 – NovaVisionNet Architektur
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NOVA Energie-Log

RTX-Verbrauch

NOVA schätzt hier, wie viel GPU-Energie deine Bildanalyse- und CUDA-Läufe bisher ungefähr verbraucht haben.

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