Что такое эпоха в нейронной сети? - коротко
Эпоха в нейронной сети представляет собой один полный проход всех тренировочных данных через сеть для обновления весов и улучшения модели.
Что такое эпоха в нейронной сети? - развернуто
Эпоха является фундаментальным понятием в обучении нейронных сетей, особенно в контексте методов градиентного спуска и обратного распространения ошибки. Она представляет собой полный цикл обучения, в ходе которого все данные из тренировочного набора проходят через нейронную сеть. В процессе эпохи сеть анализирует каждый пример данных, вычисляет ошибку и корректирует веса в соответствии с алгоритмом обучения.
Процесс обучения нейронной сети можно разбить на несколько этапов. Сначала данные из тренировочного набора подаются на вход сети, и сеть делает предсказания. Затем ожидаемые значения сравниваются с фактическими выходами, и на основе этой разницы вычисляется ошибка. Этот шаг называется обратным распространением ошибки, где ошибка распределяется по всем весам сети с помощью цепочки правил. После этого веса корректируются в сторону уменьшения ошибки, что и составляет суть градиентного спуска.
Завершение одной эпохи означает, что все данные из тренировочного набора были использованы для обновления весов сети. Важно отметить, что одна эпоха может не быть достаточной для достижения высокой точности модели. Поэтому процесс обучения часто повторяется множество раз, каждый раз с новыми данными или с теми же данными в другом порядке. Это называется эпохами обучения.
Количество эпох является важным гиперпараметром, который требует тщательного подбора. Слишком малое количество эпох может привести к недостаточной сходимости и низкой точности модели. С другой стороны, чрезмерное количество эпох может вызвать переобучение, когда сеть начинает запоминать тренировочные данные вместо того, чтобы обнаруживать подходящие закономерности.
Таким образом, эпоха играет ключевую роль в процессе обучения нейронных сетей, обеспечивая структурированный и последовательный подход к улучшению модели.