エポック - AI用語辞典

Definition

機械学習において、エポックは訓練データセット全体に対する単一の反復（イテレーション）を表します。各エポックの間、モデルはすべての訓練例を処理し、逆伝播を通じて重みを更新します。適切なエポック数の選択は、モデルの収束と過学習の防止において重要な役割を果たします。

Summary

モデル訓練中に、訓練データセット全体を機械学習アルゴリズムが1回完全に通過すること。

Key Concepts

訓練反復
逆伝播
収束
ハイパーパラメータ調整

Use Cases

ニューラルネットワークの訓練ループの設定
サイクルごとの検証損失のモニタリング
早期終了戦略の実装

Code Example

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for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, labels in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()