深度学习 epoch

在深度学习中，Epoch是指一次完整的训练数据集的迭代次数。换句话说，训练数据集中所有数据都被用于训练一次，这个过程被称为一个Epoch。通常情况下，一个Epoch包含多个batch，每个batch的大小可以根据需求设置。训练时，我们会根据训练集的大小和计算资源的限制，设置一个合适的Epoch数来进行训练。

Epoch数量的设置通常需要在验证集上进行调试，以避免过拟合和欠拟合等问题。如果模型在训练集上表现良好但在验证集上表现较差，则可能存在过拟合问题，需要减少Epoch数或者增加正则化等方法；如果模型在训练集和验证集上都表现较差，则可能存在欠拟合问题，需要增加Epoch数或者增加模型复杂度等方法。