epochs是什么意思

在机器学习和神经网络训练中，"epochs"（迭代次数）是指将整个训练数据集通过神经网络进行一次完整的前向传播和反向传播的次数。每个epoch包含多个训练样本的训练步骤。

在代码示例中，我们使用一个循环来迭代多个epochs，即将训练数据集通过神经网络进行多次训练。每个epoch中，我们通过前向传播计算预测值，并通过反向传播更新神经网络的权重。通过增加epochs的数量，可以使得模型对训练数据进行更多次的学习和调整，提高模型的准确性和性能。

需要注意的是，过多的epochs可能导致过拟合（overfitting），即模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现较差。因此，在实际应用中，我们需要根据验证数据集的性能来确定合适的epochs数量，以平衡模型的拟合能力和泛化能力。

希望这解释清楚了epochs的含义。如果还有其他问题，请随时提问。