Что такое эпоха в нейронной сети? - коротко
Эпоха в нейронной сети представляет собой один полный проход всех обучающих примеров через сеть. В ходе каждой эпохи производятся корректировки весов, что позволяет улучшать точность предсказаний модели.
Что такое эпоха в нейронной сети? - развернуто
Эпоха в нейронной сети представляет собой фундаментальный концепт, который играет ключевую роль в процессе обучения модели. В контексте машинного обучения, эпоха означает полный проход всего обучающего набора данных через нейронную сеть. Этот процесс включает в себя обработку каждого примера данных и корректировку весов и смещений, чтобы минимизировать ошибки модели.
Важно отметить, что эпоха не является просто одним циклом обучения. На самом деле, это сложный процесс, который включает в себя несколько ключевых шагов. Во-первых, данные из обучающего набора подаются на вход нейронной сети. Затем, с помощью алгоритмов обратного распространения ошибки, вычисляется градиент ошибки для каждого веса и смещения в сети. На этом этапе происходит адаптация модели: веса и смещения корректируются с целью уменьшения ошибки на следующем шаге.
Этот процесс повторяется для всех примеров данных в обучающем наборе, что и составляет одну эпоху. После завершения каждой эпохи модель проходит валидацию на тестовом наборе данных, чтобы оценить её производительность и избежать переобучения. Переобучение - это ситуация, когда модель слишком хорошо учится на обучающем наборе данных, но плохо обобщает знания на новых, неизвестных ей примерах.
Число эпох является важным гиперпараметром, который влияет на качество обучения модели. Слишком малое число эпох может привести к недообучению, когда модель не успевает выучить все особенности данных. Слишком большое число эпох, напротив, может вести к переобучению. Поэтому важно тщательно подбирать этот параметр, чтобы достичь оптимального баланса между обучением и обобщением модели.