Forstå epoker i maskinlæring

I sammenheng med maskinl
ring refererer en epoke til en fullstendig iterasjon over treningsdataene. I løpet av hver epoke trenes modellen på hele datasettet, og vektene justeres basert på feilen mellom predikert utgang og faktisk utgang.

For eksempel, hvis du har et datasett med 1000 eksempler, og modellen din har 1000 parametere, så vil en epoke inneb
re å trene modellen på alle 1000 eksemplene, ved å bruke alle 1000 parametere, for å minimere tapsfunksjonen.

Antallet epoker er en hyperparameter som kan justeres i treningsprosessen. Det optimale antallet epoker avhenger av kompleksiteten til problemet, størrelsen på datasettet og ytelsen til modellen. Generelt kan flere epoker føre til overfitting, hvor modellen blir for spesialisert til treningsdataene og ikke generaliserer godt til nye eksempler. På den annen side kan det hende at f
rre epoker ikke lar modellen l
re nok av treningsdataene.

I dyp l
ring brukes epoker ofte sammen med batcher. En batch er en delmengde av treningsdataene som behandles sammen før modellens vekter oppdateres. For eksempel, hvis du har et datasett med 1000 eksempler, og du bruker en batchstørrelse på 32, vil en epoke inneb
re å trene modellen på alle 1000 eksemplene, men behandle dem i grupper på 32 om gangen. Dette kan bidra til å redusere beregningskostnadene ved oppl
ring, samtidig som modellen kan l
re av hele datasettet.