Epochen im maschinellen Lernen verstehen

Im Kontext des maschinellen Lernens bezieht sich eine Epoche auf eine vollständige Iteration über die Trainingsdaten. Während jeder Epoche wird das Modell auf dem gesamten Datensatz trainiert und die Gewichte werden basierend auf dem Fehler zwischen der vorhergesagten Ausgabe und der tatsächlichen Ausgabe angepasst.

Wenn Sie beispielsweise einen Datensatz mit 1000 Beispielen haben und Ihr Modell 1000 Parameter hat, dann würde eine Epoche das Training des Modells an allen 1000 Beispielen unter Verwendung aller 1000 Parameter beinhalten, um die Verlustfunktion zu minimieren.

Die Anzahl der Epochen ist ein Hyperparameter, der im Trainingsprozess angepasst werden kann. Die optimale Anzahl an Epochen hängt von der Komplexität des Problems, der Grö+e des Datensatzes und der Leistung des Modells ab. Im Allgemeinen können mehr Epochen zu einer Überanpassung führen, bei der das Modell zu sehr auf die Trainingsdaten spezialisiert wird und sich nicht gut auf neue Beispiele verallgemeinern lässt. Andererseits können weniger Epochen dazu führen, dass das Modell nicht ausreichend aus den Trainingsdaten lernt. Beim Deep Learning werden Epochen oft in Verbindung mit Batches verwendet. Ein Stapel ist eine Teilmenge der Trainingsdaten, die zusammen verarbeitet werden, bevor die Gewichte des Modells aktualisiert werden. Wenn Sie beispielsweise einen Datensatz mit 1.000 Beispielen haben und eine Stapelgrö+e von 32 verwenden, würde eine Epoche das Training des Modells für alle 1.000 Beispiele umfassen, diese jedoch in Stapeln von jeweils 32 Beispielen verarbeiten. Dies kann dazu beitragen, den Rechenaufwand für das Training zu reduzieren, während das Modell dennoch aus dem gesamten Datensatz lernen kann.