了解机器学习的时代

在机器学习的背景下，一个纪元是指对训练数据的完整迭代。在每个时期，模型都会在整个数据集上进行训练，并根据预测输出和实际输出之间的误差调整权重。例如，如果您有一个包含 1000 个示例的数据集，并且您的模型有 1000 个参数，那么一个时期将涉及使用所有 1000 个参数在所有 1000 个示例上训练模型，以最小化损失函数。时期数是一个可以在训练过程中调整的超参数。最佳的 epoch 数量取决于问题的复杂性、数据集的大小和模型的性能。一般来说，更多的纪元可能会导致过度拟合，即模型对于训练数据变得过于专业，并且不能很好地推广到新的示例。另一方面，较少的纪元可能无法让模型从训练数据中学习足够的知识。在深度学习中，纪元通常与批次结合使用。批次是在更新模型权重之前一起处理的训练数据的子集。例如，如果您有一个包含 1000 个示例的数据集，并且使用的批量大小为 32，那么一个时期将涉及在所有 1000 个示例上训练模型，但一次以 32 个为批次进行处理。这有助于降低训练的计算成本，同时仍然允许模型从整个数据集中学习。