Trainingstijd

Trainingstijd is de tijd die nodig is om een training te voltooien. De term wordt in verschillende contexten gebruikt, waaronder sport en machine learning.

In de sport verwijst trainingstijd naar de duur van trainingssessies en de totale trainingsperiode waarin getraind wordt. Een trainingssessie omvat doorgaans een warming-up, een hoofdprogramma en een cooling-down. De gewenste trainingstijd varieert per sport, doelstelling en individu. Trainers gebruiken periodisering met microcycli en mesocycli om trainingsbelasting te spreiden en herstel te faciliteren. Belangrijke factoren zijn intensiteit, totale duur, frequentie en rust. Onvoldoende herstel of overmatige duur kan leiden tot overtraining, verminderde prestaties en verhoogd blessure- en ziekte risico.

In machine learning verwijst trainingstijd naar de tijd die nodig is om een model te trainen op een dataset. De duur hangt af van datasetgrootte en -kwaliteit, modelcomplexiteit, hardware (CPU versus GPU/TPU) en instellingen zoals batchgrootte en leersnelheid. Trainingstijd wordt vaak gemeten als wall-clock time. Technieken om trainingstijd te verminderen zijn onder meer hardwareversnellingen, distributed training, mixed-precision berekeningen, data-preprocessing, early stopping en transfer learning.

Beoordelen en vergelijken van trainingsduur vereist duidelijke benchmarks en reproduceerbare metingen. Belangrijk is dat snelheid niet ten koste gaat van de leerresultaten; optimalisatie richt zich op een goede balans tussen levertijd en modelprestatie of trainingsuitkomsten in sport.