Comprendere le epoche nell'apprendimento automatico

Nel contesto dell'apprendimento automatico, un'epoca si riferisce a un'iterazione completa sui dati di addestramento. Durante ogni epoca, il modello viene addestrato sull'intero set di dati e i pesi vengono adeguati in base all'errore tra l'output previsto e l'output effettivo.

Ad esempio, se disponi di un set di dati con 1000 esempi e il tuo modello ha 1000 parametri, quindi un'epoca comporterebbe l'addestramento del modello su tutti i 1000 esempi, utilizzando tutti i 1000 parametri, per ridurre al minimo la funzione di perdita.

Il numero di epoche è un iperparametro che può essere regolato nel processo di addestramento. Il numero ottimale di epoche dipende dalla complessità del problema, dalla dimensione del set di dati e dalle prestazioni del modello. In generale, più epoche possono portare a un overfitting, in cui il modello diventa troppo specializzato rispetto ai dati di addestramento e non si generalizza bene a nuovi esempi. D'altra parte, un numero inferiore di epoche potrebbe non consentire al modello di apprendere abbastanza dai dati di addestramento.

Nel deep learning, le epoche vengono spesso utilizzate insieme ai batch. Un batch è un sottoinsieme dei dati di training che vengono elaborati insieme prima che i pesi del modello vengano aggiornati. Ad esempio, se disponi di un set di dati con 1000 esempi e utilizzi una dimensione batch di 32, un'epoca comporterebbe l'addestramento del modello su tutti i 1000 esempi, ma elaborandoli in batch di 32 alla volta. Ciò può contribuire a ridurre il costo computazionale dell'addestramento, consentendo comunque al modello di apprendere dall'intero set di dati.