機械学習のエポックを理解する

機械学習のコンテキストでは、エポックとはトレーニングデータの完全な反復を指します。各エポック中に、モデルはデータセット全体でトレーニングされ、予測された出力と実際の出力の間の誤差に基づいて重みが調整されます。たとえば、1000 個の例を含むデータセットがあり、モデルに 1000 個のパラメーターがある場合、この場合、1 エポックには、損失関数を最小化するために、1000 個のパラメーターすべてを使用して、1000 個のサンプルすべてでモデルをトレーニングすることが含まれます。エポック数は、トレーニングプロセスで調整できるハイパーパラメーターです。最適なエポック数は、問題の複雑さ、データセットのサイズ、モデルのパフォーマンスによって異なります。一般に、エポックが増えると、モデルがトレーニングデータに特化しすぎて、新しい例にうまく一般化できなくなる過学習が発生する可能性があります。一方、エポックが少ないと、モデルがトレーニングデータから十分に学習できない可能性があります。ディープラーニングでは、エポックはバッチと組み合わせて使用されることがよくあります。バッチは、モデルの重みが更新される前に一緒に処理されるトレーニングデータのサブセットです。たとえば、1000 個のサンプルを含むデータセットがあり、バッチサイズ 32 を使用する場合、1 エポックには 1000 個のサンプルすべてでモデルをトレーニングすることが含まれますが、一度に 32 個のバッチで処理されます。これにより、モデルがデータセット全体から学習できるようにしながら、トレーニングの計算コストを削減できます。