Давайте разберем это утверждение. В нем говорится о пакетном режиме обучения нейросети и его влиянии на количество модификаций весов и время обучения.

Что такое пакетный режим обучения?

• Пакетный режим (или мини-батч обучение) подразумевает, что нейросеть обучается на небольших группах (пакетах) данных, а не на одном элементе или на всей выборке сразу.
• Каждый пакет проходит через нейросеть, и после обработки всех элементов пакета происходит обновление весов.

Сравнение с другими режимами обучения:

• В онлайн-режиме (или стохастическом) нейросеть обновляет веса после обработки каждого отдельного примера. Это может быть более быстрым, но менее стабильным.
• В батч-режиме (где используются все данные сразу) обновление весов происходит реже, но на основе более полной информации.

Теперь к утверждению:

• Пакетный режим действительно требует больше модификаций весов по сравнению с онлайн-режимом, так как обновление происходит после каждого пакета, а не после каждого примера.
• Однако, пакетный режим может быть быстрее, так как позволяет использовать векторизацию и параллелизацию вычислений на современных вычислительных устройствах, таких как графические процессоры (GPU).
• Таким образом, общее время обучения может быть меньше, несмотря на большее количество обновлений весов.

Вывод:

Утверждение, что пакетный режим обучения требует большего количества модификаций весов и поэтому является более долгим, не является верным. Хотя количество модификаций весов действительно больше, время обучения может быть меньше благодаря эффективности обработки данных в пакетах.

Таким образом, правильный ответ на вопрос: Нет.