Розуміння епох у машинному навчанні

У контексті машинного навчання епоха означає повну ітерацію навчальних даних. Протягом кожної епохи модель навчається на всьому наборі даних, а ваги коригуються на основі похибки між прогнозованим виходом і фактичним виходом.

Наприклад, якщо у вас є набір даних із 1000 прикладів, а ваша модель має 1000 параметрів, тоді одна епоха включатиме навчання моделі на всіх 1000 прикладах, використовуючи всі 1000 параметрів, щоб мінімізувати функцію втрат.

Кількість епох є гіперпараметром, який можна регулювати в процесі навчання. Оптимальна кількість епох залежить від складності проблеми, розміру набору даних і продуктивності моделі. Загалом, більша кількість епох може призвести до переобладнання, коли модель стає занадто спеціалізованою для навчальних даних і погано узагальнює нові приклади. З іншого боку, менша кількість епох може не дозволити моделі отримати достатньо інформації з навчальних даних.

У глибокому навчанні епохи часто використовуються в поєднанні з пакетами. Пакет — це підмножина навчальних даних, яка обробляється разом перед оновленням вагових коефіцієнтів моделі. Наприклад, якщо у вас є набір даних із 1000 прикладів і ви використовуєте розмір пакета 32, тоді одна епоха включатиме навчання моделі на всіх 1000 прикладах, але обробку їх пакетами по 32 за раз. Це може допомогти зменшити обчислювальні витрати на навчання, водночас дозволяючи моделі навчатися з усього набору даних.