Epoch （时期）： 当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次>epoch。 （也就是说，所有训练样本在神经网络中都 进行了一次正向传播 和一次反向传播 ）

在机器学习中，epoch 数量是指整个训练集通过模型的次数。一个Epoch意味着训练数据集中的每个样本都有机会更新内部模型参数。 Epoch由一个或多个Batch组成。 选择合适的 epoch 数量是一个关键的问题，因为它会影响到模型的性能和训练时间。

2018年7月21日 · Epoch（训练轮数）和 Step（迭代次数）是深度学习中训练模型的两个关键概念。 Epoch 指模型在 训练 过程中遍历整个 训练 数据集一次，即对所有样本完成一次前向传播和反向传播。

2023年10月11日 · Epoch是深度学习模型迭代训练的基本单位，影响着模型学习的效果和收敛速度。在深度学习中，Epoch是调整模型性能和训练效果的关键参数之一。通过对Epoch的合理选择，我们能够更好地训练出具有优秀泛化能力的深度学习模型。

一个 epoch 指代所有的数据送入网络中完成一次前向计算及 反向传播 的过程。 由于一个epoch常常太大，计算机无法负荷，我们会将它分成几个较小的batches。那么，为什么我们需要多个epoch呢？

2023年3月14日 · 说简单点， epoch影响的就是迭代计算的次数。 举个例子，训练集大小为N，epoch=1（也就是只迭代一个轮次），每个epoch中mini-batch大小为b，因此反向传播优化模型参数总共进行1*N/b次。 将找最优点比喻成下山的话，也就是往下走1*N/b步，若是此时还没到达山底，那么就说明还应该继续走，此时就需要增大epoch，继续进行迭代。 假设epoch=100，迭代 100∗N/b100*N/b 次，在迭代 2∗N/b2*N/b 次时，已经走到山底了，loss也不再降了，那么后面 …

epochs被定义为向前和向后传播中所有批次的单次训练迭代。 这意味着1个周期是整个输入数据的单次向前和向后传递。 简单说，epochs指的就是训练过程中数据将被“轮”多少次，就这样。 举个例子. 100次iteration，1次epoch。 注： 摘自： blog.csdn.net/maweifei/ 度学习框架中涉及很多参数，如果一些基本的参数如果不了解，那么你去看任何一个深度学习框架是都会觉得很困难，下面介绍几个新手常问的几个参数。 batch深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。 每次的参数 …

2024年3月26日 · 在实际应用中，正确地设置'iteration'是确保每个epoch都能遍历整个数据集的关键，通常不需要手动设置'iteration'，因为它可以根据总样本数'n'和每批样本数'batch_size'自动计算得出。

Epoch是机器学习中用于表示机器学习算法完成整个训练数据集的遍历次数的术语。它是一个超参数，定义了学习算法将遍历整个训练数据集的次数。每个Epoch都是对提供的所有数据的一次迭代。 理解Epoch的概念是训练机器学习模型过程中的基础。

方案一：固定epoch数，采用学习速率线性衰减的策略，调整峰值学习率（如BERT）。这里，需要先做一些预实验，确定一个大概的epoch数，并将其作为固定的超参数。不在验证时调整epoch数，而只调整学习率，这样一定程度上可以达到和调epoch数类似的效果。