Понимание эпох в машинном обучении

В контексте машинного обучения эпоха означает полную итерацию обучающих данных. В течение каждой эпохи модель обучается на всем наборе данных, а веса корректируются на основе ошибки между прогнозируемым и фактическим выходными данными.

Например, если у вас есть набор данных с 1000 примерами, а ваша модель имеет 1000 параметров, тогда одна эпоха будет включать обучение модели на всех 1000 примерах с использованием всех 1000 параметров, чтобы минимизировать функцию потерь.

Количество эпох — это гиперпараметр, который можно регулировать в процессе обучения. Оптимальное количество эпох зависит от сложности проблемы, размера набора данных и производительности модели. В общем, большее количество эпох может привести к переобучению, когда модель становится слишком специализированной для обучающих данных и плохо обобщается на новые примеры. С другой стороны, меньшее количество эпох может не позволить модели достаточно изучить данные обучения.

При глубоком обучении эпохи часто используются в сочетании с пакетами. Пакет — это подмножество обучающих данных, которые обрабатываются вместе перед обновлением весов модели. Например, если у вас есть набор данных с 1000 примеров и вы используете размер пакета 32, то одна эпоха будет включать обучение модели на всех 1000 примерах, но обработку их пакетами по 32 за раз. Это может помочь снизить вычислительные затраты на обучение, при этом позволяя модели учиться на всем наборе данных.