Эпоха в нейронной сети - это один проход по всем обучающим примерам в обучающем наборе данных. В процессе обучения нейронной сети данные делятся на мини-пакеты (batch), и обучение происходит итеративно - сеть принимает на вход пакет данных, делает предсказания, сравнивает их с правильными ответами и корректирует веса нейронов с помощью алгоритма обратного распространения ошибки.
После каждой эпохи нейронная сеть проходит по всем обучающим данным и оптимизирует свои веса, с тем чтобы уменьшить ошибку предсказания. Цель обучения нейронной сети - обучить ее таким образом, чтобы сделанные предсказания были как можно более близки к правильным ответам на каждой эпохе.
Число эпох в процессе обучения является гиперпараметром, который нужно подбирать экспериментально. Меньшее количество эпох может привести к недообучению сети, т.е. сеть не сможет адекватно обучиться на данных и давать точные предсказания. Слишком большое количество эпох также не эффективно - это может привести к переобучению сети, когда модель начинает "запоминать" обучающие данные, не обобщая их.
Таким образом, эпоха в нейронной сети - это важный шаг в процессе обучения, который помогает модели настраивать свои веса для наилучшего предсказания и обобщения данных.