Înțelegerea epocilor în învățarea automată

În contextul învățării automate, o epocă se referă la o iterație completă asupra datelor de antrenament. În fiecare epocă, modelul este antrenat pe întregul set de date, iar ponderile sunt ajustate în funcție de eroarea dintre rezultatul prezis și rezultatul real.

De exemplu, dacă aveți un set de date cu 1000 de exemple și modelul dvs. are 1000 de parametri, atunci o epocă ar implica antrenamentul modelului pe toate cele 1000 de exemple, folosind toți cei 1000 de parametri, pentru a minimiza funcția de pierdere.

Numărul de epoci este un hiperparametru care poate fi ajustat în procesul de antrenament. Numărul optim de epoci depinde de complexitatea problemei, de dimensiunea setului de date și de performanța modelului. În general, mai multe epoci pot duce la supraadaptare, în care modelul devine prea specializat pentru datele de antrenament și nu se generalizează bine la exemple noi. Pe de altă parte, este posibil ca mai puține epoci să nu permită modelului să învețe suficient din datele de antrenament.

În învățarea profundă, epocile sunt adesea folosite împreună cu loturile. Un lot este un subset al datelor de antrenament care este procesat împreună înainte ca ponderile modelului să fie actualizate. De exemplu, dacă aveți un set de date cu 1000 de exemple și utilizați o dimensiune a lotului de 32, atunci o epocă ar implica antrenarea modelului pe toate cele 1000 de exemple, dar procesarea lor în loturi de 32 la un moment dat. Acest lucru poate ajuta la reducerea costului de calcul al instruirii, permițând în același timp modelului să învețe din întregul set de date.