エポック
意味・解説
機械学習において、学習用データセット全体を一通りすべて学習し終えた「1周期」を表す単位。
ニューラルネットワークの学習プロセスで用いられる。同じデータセットを何度も繰り返し学習させることで、モデルの精度を高めていく。例えば「10エポック」学習させた場合、データ全体を10回読み込んだことを意味する。多すぎると過学習の原因となり、少なすぎると学習不足となる。
くわしく
「AIという『受験生』が、参考書（全データ）を最初から最後まで『1周』丸暗記した回数」のことです。
1.反復の理由:
複雑なパターンを覚えるには1回では足りないため、何度も周回して重みを微調整します。
2.パラメータ:
学習時に何回エポックを回すかは、人間が設定する「ハイパーパラメータ」の一つです。
例文
画像認識モデルの精度が頭打ちになったため、エポック数を増やしてさらに学習を継続した。
同義語: 学習周期
分類: 機械学習の学習プロセス