Comprendre les époques dans l'apprentissage automatique

Dans le contexte de l'apprentissage automatique, une époque fait référence à une itération complète sur les données d'entraînement. À chaque époque, le modèle est entraîné sur l'ensemble de données dans son intégralité et les pondérations sont ajustées en fonction de l'erreur entre la sortie prédite et la sortie réelle.

Par exemple, si vous avez un ensemble de données avec 1 000 exemples et que votre modèle comporte 1 000 paramètres, alors une époque impliquerait de former le modèle sur les 1 000 exemples, en utilisant les 1 000 paramètres, pour minimiser la fonction de perte.

Le nombre d'époques est un hyperparamètre qui peut être ajusté dans le processus de formation. Le nombre optimal d'époques dépend de la complexité du problème, de la taille de l'ensemble de données et des performances du modèle. En général, plus d'époques peuvent conduire à un surajustement, où le modèle devient trop spécialisé par rapport aux données d'entraînement et ne se généralise pas bien aux nouveaux exemples. D'un autre côté, un nombre réduit d'époques peut ne pas permettre au modèle d'apprendre suffisamment des données d'entraînement.

Dans l'apprentissage profond, les époques sont souvent utilisées conjointement avec des lots. Un lot est un sous-ensemble de données d'entraînement qui sont traitées ensemble avant la mise à jour des pondérations du modèle. Par exemple, si vous disposez d'un ensemble de données contenant 1 000 exemples et que vous utilisez une taille de lot de 32, une époque impliquerait d'entraîner le modèle sur les 1 000 exemples, mais de les traiter par lots de 32 à la fois. Cela peut contribuer à réduire le coût de calcul de la formation, tout en permettant au modèle d'apprendre à partir de l'ensemble des données.