epoch是什么意思

在机器学习中，epoch指的是将整个训练数据集完整地通过神经网络进行一次前向传播和反向传播的过程。 一个epoch包含了多个迭代，每个迭代中都会对模型的参数进行更新，以减小损失函数并提高模型的准确性。 在训练过程中，我们通常将训练数据分为多个批次进行处理，每个批次包含一部分数据样本，通过每个批次的数据来更新模型的参数。 epoch的数量决定了训练过程中的迭代次数，增加epoch的数量会增加模型的训练次数和权重的更新次数，从而对数据进行更好的拟合。 选择合适的epoch数量非常重要，如果epoch太少，模型可能无法收敛到最优解；如果epoch太多，模型可能会过拟合，导致泛化能力下降。 因此，合适的epoch数量需要通过验证集或交叉验证来选择。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [神经网络模型训练中的相关概念：Epoch，Batch，Batch size，Iteration](https://blog.csdn.net/xiaoyuting999/article/details/129877217)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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