Époque

term_id: epoch

Category: training_techniques

Definition

En apprentissage automatique, une époque représente une seule itération sur l’intégralité du jeu de données d’entraînement. Pendant chaque époque, le modèle traite tous les exemples d’entraînement, met à jour ses poids par rétropropagation et évalue sa performance.

Summary

Un passage complet du jeu de données d’entraînement à travers l’algorithme d’apprentissage automatique pendant l’entraînement du modèle.

Key Concepts

  • Itération d’entraînement
  • Rétropropagation
  • Convergence
  • Réglage des hyperparamètres

Use Cases

  • Configuration des boucles d’entraînement des réseaux neuronaux
  • Surveillance de la perte de validation par cycle
  • Mise en œuvre de stratégies d’arrêt anticipé

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()

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