Эпоха обучения нейронной сети - это один проход по всему набору обучающих данных. Когда нейронная сеть проходит через все данные в обучающем наборе один раз, это и есть одна эпоха.
Во время эпохи обучения нейронная сеть проходит через все этапы обратного распространения ошибки (backpropagation) и обновляет веса с целью минимизации функции потерь. Это позволяет сети улучшать свои предсказательные способности и достигать лучшей производительности.
Число эпох обучения - это параметр, который задается при настройке нейронной сети. Оптимальное число эпох зависит от сложности задачи, объема данных, архитектуры сети и других факторов. Слишком малое число эпох может привести к недообучению, когда модель неспособна извлечь все закономерности из данных, а слишком большое число эпох может привести к переобучению, когда модель начинает выучивать шум в данных.
Поэтому важно тщательно подбирать количество эпох обучения для каждой конкретной задачи, чтобы нейронная сеть достигла оптимальной производительности.