Эпоха (в обучении)
Бонус за регистрацию!
новые тарифы и нейросети
Эпоха (в обучении) — это один полный проход алгоритма обучения через весь тренировочный набор данных. Обучение нейросети обычно требует множества эпох, чтобы веса модели достаточно скорректировались и ошибка минимизировалась. Количество эпох — важный гиперпараметр: слишком мало — недообучение, слишком много — переобучение.
Что такое «Эпоха (в обучении)» простыми словами
Один круг обучения. Когда нейросеть просмотрела ВСЕ учебные примеры один раз — это одна эпоха. Обычно нужно 10-50 эпох, чтобы материал "улегся" в весах. Как перечитывать учебник перед экзаменом несколько раз.
Вопросы и ответы
Эпоха — это один полный проход алгоритма обучения через весь тренировочный датасет. Обычно нужно много эпох, чтобы модель качественно выучила закономерности данных.
Кривая обучения показывает изменение ошибки (Loss) на train и validation по эпохам. Если Train Loss падает, а Validation Loss начинает расти — это признак начала переобучения.
Разрыв (Gap) между Train (ошибка низкая) и Validation (ошибка высокая) — главный индикатор переобучения. Чем больше разрыв, тем сильнее модель «зазубрила» тренировочные данные и тем хуже она работает на новых.
