Разбиране на епохите в машинното обучение

В контекста на машинното обучение епоха се отнася до пълна итерация на данните за обучение. По време на всяка епоха моделът се обучава върху целия набор от данни и теглата се коригират въз основа на грешката между прогнозирания изход и действителния изход.

Например, ако имате набор от данни с 1000 примера и вашият модел има 1000 параметъра, тогава една епоха ще включва обучение на модела на всички 1000 примера, като се използват всички 1000 параметъра, за да се минимизира функцията на загубата.

Броят на епохите е хиперпараметър, който може да се коригира в процеса на обучение. Оптималният брой епохи зависи от сложността на проблема, размера на набора от данни и производителността на модела. Като цяло, повече епохи могат да доведат до пренастройване, където моделът става твърде специализиран към данните за обучение и не се обобщава добре към нови примери. От друга страна, по-малкото епохи може да не позволят на модела да научи достатъчно от данните за обучение.

При дълбокото обучение епохите често се използват заедно с партиди. Партидата е подмножество от данните за обучение, които се обработват заедно, преди теглата на модела да бъдат актуализирани. Например, ако имате набор от данни с 1000 примера и използвате размер на партида от 32, тогава една епоха ще включва обучение на модела на всичките 1000 примера, но обработката им в партиди от 32 наведнъж. Това може да помогне за намаляване на изчислителните разходи за обучение, като същевременно позволява на модела да се учи от целия набор от данни.