Compreendendo as épocas no aprendizado de máquina

No contexto do aprendizado de máquina, uma época se refere a uma iteração completa nos dados de treinamento. Durante cada época, o modelo é treinado em todo o conjunto de dados e os pesos são ajustados com base no erro entre a saída prevista e a saída real.

Por exemplo, se você tiver um conjunto de dados com 1.000 exemplos e seu modelo tiver 1.000 parâmetros, então, uma época envolveria o treinamento do modelo em todos os 1.000 exemplos, usando todos os 1.000 parâmetros, para minimizar a função de perda.

O número de épocas é um hiperparâmetro que pode ser ajustado no processo de treinamento. O número ideal de épocas depende da complexidade do problema, do tamanho do conjunto de dados e do desempenho do modelo. Em geral, mais épocas podem levar ao sobreajuste, onde o modelo se torna demasiado especializado para os dados de treino e não generaliza bem para novos exemplos. Por outro lado, menos épocas podem não permitir que o modelo aprenda o suficiente com os dados de treinamento.

No aprendizado profundo, as épocas são frequentemente usadas em conjunto com lotes. Um lote é um subconjunto de dados de treinamento que é processado em conjunto antes que os pesos do modelo sejam atualizados. Por exemplo, se você tiver um conjunto de dados com 1.000 exemplos e usar um tamanho de lote de 32, então uma época envolveria o treinamento do modelo em todos os 1.000 exemplos, mas processá-los em lotes de 32 por vez. Isso pode ajudar a reduzir o custo computacional do treinamento, ao mesmo tempo que permite que o modelo aprenda com todo o conjunto de dados.