Эпоха (epoch) в обучении нейронных сетей представляет собой одну итерацию обучения, в ходе которой нейронная сеть просматривает все обучающие данные один раз.
Количество эпох в процессе обучения нейронной сети является одним из ключевых параметров, который необходимо настраивать для достижения оптимальных результатов. Слишком малое количество эпох может привести к недообучению сети, когда модель не успевает усвоить структуру данных и производит недостаточно точные прогнозы. Слишком большое количество эпох, в свою очередь, может привести к переобучению, когда модель «запоминает» обучающие данные и теряет способность обобщения на новые данные.
Подбор оптимального числа эпох - это процесс, который требует баланса между недообучением и переобучением модели. Обычно этот параметр подбирается на основе мониторинга метрик качества обучения модели на валидационной выборке. Улучшение или ухудшение качества модели после каждой эпохи позволяет оценить, когда обучение следует остановить, чтобы избежать переобучения.
Таким образом, эпоха в нейронных сетях представляет собой одну итерацию обучения, важную для настройки оптимального параметра обучения, а также для контроля недообучения и переобучения модели.