深度学习中epoch代表什么

在深度学习中，Epoch（中文翻译为“时期”或“轮次”）通常指的是训练神经网络模型时，将所有的训练数据都通过神经网络模型训练一次的过程。一个Epoch包含了多个Batch的训练过程，每个Batch是一组固定大小的样本数据。

例如，如果一个数据集包含1000个样本，Batch大小为10，则一个Epoch需要进行100次Batch的训练，每次训练使用10个样本数据。在完成一个Epoch的训练后，模型会重新从头开始对所有样本进行训练，直到达到预设的训练轮数或者达到一定的训练精度为止。Epoch的数量通常是一个超参数，需要根据具体的数据集和模型来进行调整。