エポック

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

1
2
3
4
5
6
7

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()

Related Terms

• Batch Size (バッチサイズ)
• Iteration (イテレーション)
• Learning Rate (学習率)
• Overfitting (過学習)