Давайте разберем это утверждение по частям.

1. Пакетный режим обучения:

• В пакетном режиме (или батч-режиме) данные делятся на небольшие группы (пакеты), и модель обновляет свои параметры на основе усредненного градиента этих пакетов.
• Это позволяет лучше использовать векторизацию и параллелизм, что может ускорить процесс обучения на современных графических процессорах (GPU).

2. Последовательный режим обучения:

• В последовательном режиме (или стохастическом) модель обновляет свои параметры после обработки каждого отдельного примера из обучающего набора.
• Этот подход может быть менее эффективным в плане вычислительных ресурсов, так как обновление происходит чаще, но на меньших объемах данных.

3. Затраты вычислительного времени и памяти:

• Пакетный режим действительно требует больше памяти, так как нужно загружать целые пакеты данных в оперативную память.
• Что касается вычислительного времени, то оно может быть меньше благодаря использованию параллельных вычислений на GPU, но это зависит от размера пакета и архитектуры нейронной сети.

4. Сходимость:

• Пакетный режим обычно сходится быстрее, так как обновления параметров происходят реже, но на основе большего объема данных, что может привести к более стабильному и эффективному обучению.
• Однако, это не всегда гарантировано, и в некоторых случаях стохастический градиентный спуск может сходиться быстрее из-за своей способности избегать локальных минимумов.

Вывод:

Утверждение "Пакетный режим обучения по сравнению с последовательным требует больших затрат вычислительного времени и памяти, но сходится за меньшее число итераций" частично верно. Пакетный режим действительно требует больше памяти, но затраты вычислительного времени могут быть как больше, так и меньше, в зависимости от обстоятельств. Сходимость может быть быстрее, но это не является универсальным правилом.

Таким образом, правильный ответ на вопрос: Нет.