Epoche

Eine Epoche im maschinellen Lernen bezieht sich auf den Prozess, bei dem der gesamte Trainingsdatensatz einmal durch das neuronale Netzwerk geleitet wird (d. h. eine Vorwärts- und eine Rückwärtspropagation durchgeführt wird). Wenn der Datensatz beispielsweise aus 1.000 Beispielen besteht und das Modell mit einer Batchgröße von 100 trainiert wird, sind 10 Epochen erforderlich, um einen Durchlauf über den gesamten Datensatz abzuschließen.

Bedeutung von Epochen im Training

Epochen spielen im Trainingsprozess von Modellen des maschinellen Lernens eine entscheidende Rolle. Sie stehen in direktem Zusammenhang mit der Fähigkeit des Modells, zu lernen und auf unbekannte Daten zu verallgemeinern. Epoche ist ein Hyperparameter, der definiert, wie oft der Lernalgorithmus den gesamten Trainingsdatensatz durcharbeitet. Zu wenige Epochen können zu einer Unteranpassung des Modells führen, während zu viele Epochen zu einer Überanpassung führen können.

Epochennummer auswählen

Die Bestimmung der Anzahl der Epochen ist ein kritischer Schritt beim Entwurf eines neuronalen Netzwerks, da sie die Leistung des Modells erheblich beeinflusst. Wenn die Anzahl der Epochen zu gering ist, hat das Modell möglicherweise nicht genügend Zeit, die Muster in den Daten zu erlernen, was zu einer schlechten Modellleistung führt. Wenn umgekehrt die Epochennummer zu hoch ist, kann es zu einer Überanpassung des Modells kommen, d. h., es lernt das Rauschen in den Trainingsdaten, was sich negativ auf die Leistung bei neuen Daten auswirkt.

Frühzeitiges Stoppen

Frühzeitiges Stoppen ist eine nützliche Technik, um Überanpassung zu verhindern. Dabei wird die Leistung des Modells im Validierungssatz überwacht und der Trainingsprozess gestoppt, wenn die Leistung nachlässt oder sich nicht verbessert. Dieser Ansatz hilft dabei, ein gutes Gleichgewicht zwischen der Anzahl der auszuführenden Epochen zu finden und stellt sicher, dass das Modell weder unter- noch überangepasst ist.

abschließend

Zusammenfassend sind Epochen ein grundlegender Teil des Trainingsprozesses neuronaler Netzwerke und anderer Algorithmen des maschinellen Lernens. Sie geben an, wie oft der gesamte Datensatz den Algorithmus durchlaufen hat. Die richtige Anzahl von Epochen ist entscheidend, damit das Modell effektiv und ohne Überanpassung lernen kann. Für die Erstellung leistungsstarker Modelle für maschinelles Lernen ist es entscheidend, die Anzahl der Epochen zusammen mit anderen Hyperparametern wie Batchgröße und Lernrate auszugleichen.

Verweise

【1】https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/epoch

【2】https://encord.com/glossary/epochs-definition/