Pochopení epoch ve strojovém učení

V kontextu strojového učení se epocha týká kompletní iterace trénovacích dat. Během každé epochy je model trénován na celém souboru dat a váhy jsou upravovány na základě chyby mezi předpokládaným výstupem a skutečným výstupem.……Pokud máte například soubor dat s 1000 příklady a váš model má 1000 parametrů, pak by jedna epocha zahrnovala trénování modelu na všech 1000 příkladech s použitím všech 1000 parametrů, aby se minimalizovala ztrátová funkce.……Počet epoch je hyperparametr, který lze upravit v procesu trénování. Optimální počet epoch závisí na složitosti problému, velikosti datové sady a výkonu modelu. Obecně platí, že více epoch může vést k nadměrnému přizpůsobení, kdy se model příliš specializuje na trénovací data a špatně se zobecňuje na nové příklady. Na druhou stranu, méně epoch nemusí modelu umožnit, aby se dostatečně naučil z trénovacích dat.…V hlubokém učení se epochy často používají ve spojení s dávkami. Dávka je podmnožina trénovacích dat, která se společně zpracují před aktualizací vah modelu. Pokud máte například datovou sadu s 1000 příklady a používáte velikost dávky 32, pak by jedna epocha zahrnovala trénování modelu na všech 1000 příkladech, ale jejich zpracování v dávkách po 32 najednou. To může pomoci snížit výpočetní náklady na školení a zároveň umožnit modelu učit se z celého souboru dat.