Epoch

term_id: epoch

Category: training_techniques

Definition

Nell’apprendimento automatico, un epoch rappresenta una singola iterazione sull’intero dataset di addestramento. Durante ogni epoch, il modello elabora tutti gli esempi di addestramento, aggiorna i suoi pesi tramite backpropagation e calcola la perdita. Il numero di epoch è un iperparametro critico che influenza la convergenza del modello e il rischio di overfitting.

Summary

Un passaggio completo del dataset di addestramento attraverso l’algoritmo di apprendimento automatico durante l’addestramento del modello.

Key Concepts

  • Iterazione di addestramento
  • Backpropagation
  • Convergenza
  • Ottimizzazione degli iperparametri

Use Cases

  • Configurazione dei loop di addestramento delle reti neurali
  • Monitoraggio della perdita di validazione per ciclo
  • Implementazione di strategie di early stopping

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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