什么是epoch_loss

在机器学习中，`epoch_loss` 表示一个模型在一个 epoch 中的平均损失值（loss）。一个 epoch 表示将训练数据集中的所有样本都用于训练一次的过程。在训练过程中，通常会将训练数据集分为若干个 batch，每个 batch 包含多个样本，模型会对每个 batch 进行一次前向传播和反向传播，并更新模型的参数。一个 epoch 的训练过程就是将所有 batch 都训练一次的过程。

训练模型时，我们通常会定义一个损失函数（loss function），用于度量模型预测值和真实值之间的差异。在每个 batch 训练完成后，我们可以计算该 batch 中所有样本的平均损失值，然后将所有 batch 的平均损失值加权平均得到一个 epoch 的平均损失值。这个值可以用于衡量模型的训练效果，通常希望随着 epoch 的增加而逐渐降低，直到收敛于最小值。

需要注意的是，平均损失值只是一个训练指标，不能代表模型的性能。为了评估模型的性能，我们通常需要使用其他指标，如准确率、精确率、召回率等。