Forstå epoker i maskinlæring

I forbindelse med maskinl
ring refererer en epoke til en komplet iteration over tr
ningsdataene. I hver epoke tr
nes modellen på hele datas
ttet, og v
gtene justeres ud fra fejlen mellem det forudsagte output og det faktiske output.

Hvis du f.eks. har et datas
t med 1000 eksempler, og din model har 1000 parametre, så ville en epoke involvere tr
ning af modellen på alle 1000 eksempler, ved at bruge alle 1000 parametre, for at minimere tabsfunktionen.

Antallet af epoker er en hyperparameter, der kan justeres i tr
ningsprocessen. Det optimale antal epoker afh
nger af problemets kompleksitet, størrelsen af datas
ttet og modellens ydeevne. Generelt kan flere epoker føre til overfitting, hvor modellen bliver for specialiseret i forhold til tr
ningsdataene og ikke generaliserer godt til nye eksempler. På den anden side vil f
rre epoker måske ikke tillade, at modellen l
rer nok af tr
ningsdataene.

I deep learning bruges epoker ofte i forbindelse med batches. En batch er en delm
ngde af tr
ningsdataene, der behandles sammen, før modellens v
gte opdateres. For eksempel, hvis du har et datas
t med 1000 eksempler, og du bruger en batchstørrelse på 32, så vil en epoke involvere tr
ning af modellen på alle 1000 eksempler, men at behandle dem i batches på 32 ad gangen. Dette kan hj
lpe med at reducere de beregningsm
ssige omkostninger ved tr
ning, samtidig med at modellen stadig kan l
re af hele datas
ttet.