Comprender las épocas en el aprendizaje automático

En el contexto del aprendizaje automático, una época se refiere a una iteración completa sobre los datos de entrenamiento. Durante cada época, el modelo se entrena en todo el conjunto de datos y los pesos se ajustan en función del error entre la salida prevista y la salida real. Por ejemplo, si tiene un conjunto de datos con 1000 ejemplos y su modelo tiene 1000 parámetros, entonces una época implicaría entrenar el modelo en los 1000 ejemplos, utilizando los 1000 parámetros, para minimizar la función de pérdida.... El número de épocas es un hiperparámetro que se puede ajustar en el proceso de entrenamiento. El número óptimo de épocas depende de la complejidad del problema, el tamaño del conjunto de datos y el rendimiento del modelo. En general, más épocas pueden provocar un sobreajuste, donde el modelo se vuelve demasiado especializado en los datos de entrenamiento y no se generaliza bien a nuevos ejemplos. Por otro lado, es posible que menos épocas no permitan que el modelo aprenda lo suficiente de los datos de entrenamiento. En el aprendizaje profundo, las épocas se utilizan a menudo junto con lotes. Un lote es un subconjunto de datos de entrenamiento que se procesan juntos antes de que se actualicen los pesos del modelo. Por ejemplo, si tiene un conjunto de datos con 1000 ejemplos y utiliza un tamaño de lote de 32, entonces una época implicaría entrenar el modelo en los 1000 ejemplos, pero procesarlos en lotes de 32 a la vez. Esto puede ayudar a reducir el costo computacional del entrenamiento y, al mismo tiempo, permitir que el modelo aprenda de todo el conjunto de datos.