Epoch (tanítási korszak)
A modell tanításában egy epoch azt jelenti, hogy a tanítóadatok teljes készletén egyszer végigfut a tanulási folyamat.
Analógia
Mint amikor egy tanuló egyszer végigveszi a teljes gyakorlófeladatsort; az ismétlés segíthet, de a túl sok ismétlés bemagoláshoz vezethet.
Miért fontos?
Az epochok száma befolyásolja, mennyi lehetőséget kap a modell az adatokból való tanulásra, de a több menet nem mindig jelent jobb eredményt.
Hogyan működik?
Az epoch a gépi tanulási tanításban azt jelenti, hogy a modell egyszer feldolgozta a teljes tanítóadathalmazt. Nagy adatmennyiségnél az adatokat kisebb csomagokra bontják; egy epoch során a modell ezeken a csomagokon egymás után végighalad, és közben módosíthatja a paramétereit. Egy tanítás tehát több epochból állhat. Az epoch nem azonos egyetlen tanítási lépéssel, és önmagában nem mondja meg, mennyi ideig tartott a folyamat vagy mennyire jó a kész modell.
A több epoch több alkalmat adhat a példák feldolgozására, de ettől nem feltétlenül javul folyamatosan az eredmény. Ha a modell túl sokáig tanul ugyanazon adatokon, azok részleteit túlzottan megjegyezheti, miközben új példákon gyengébben teljesít. Ezért a fejlesztők külön adathalmazon ellenőrzik, hogyan változik a teljesítmény a tanítás során, és megfelelő ponton megállíthatják a folyamatot. Az epochok számát a feladat, az adatok és a modell alapján kell értelmezni, nem érdemes önmagában minőségi mérőszámként kezelni.
Példa
Egy képosztályozó tanításakor a fejlesztő minden epoch után ellenőrzi, hogyan teljesít a tanításban nem használt ellenőrző adatokon.
Gyakori tévhit
A több epoch nem automatikusan jelent pontosabb modellt; túlzott ismétlés túlillesztéshez vezethet.