Эпоха в нейронной сети - это одна итерация обучения модели, во время которой входные данные проходят через сеть, вычисляются выходы и ошибка модели рассчитывается. После этого происходит оптимизация весов модели с целью уменьшения ошибки.
Количество эпох важно для успешного обучения нейронной сети - слишком маленькое количество эпох может привести к недоученной модели, а слишком большое количество может привести к переобучению. В процессе обучения модели обычно проводится несколько эпох, и при каждой эпохе модель становится все более точной в своих прогнозах.
Эпохи позволяют модели учиться на данных, находящихся в обучающем наборе, и улучшать свои прогностические способности. После каждой эпохи модель обновляет веса таким образом, чтобы минимизировать ошибку предсказания. Таким образом, эпоха является важной составляющей обучения нейронных сетей и помогает им достигать высокой точности прогноза в различных задачах.