Definition
在机器学习中,一个轮次代表对整个训练数据集的一次单遍迭代。在每个轮次中,模型处理所有训练样本,通过反向传播更新其权重,并评估损失函数。增加轮次数通常可以提高模型性能,但过多轮次可能导致过拟合。因此,监控验证集上的表现对于确定最佳轮次数至关重要。
Summary
在模型训练期间,整个训练数据集通过机器学习算法的一次完整遍历。
Key Concepts
- 训练迭代
- 反向传播
- 收敛
- 超参数调优
Use Cases
- 配置神经网络训练循环
- 监控每个周期的验证损失
- 实施早停策略
Code Example
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