시대

머신 러닝에서 에포크는 전체 학습 데이터 세트를 신경망에 한 번 통과시키는 과정(즉, 한 번의 정방향 전파와 한 번의 역방향 전파 수행)을 말합니다. 예를 들어, 데이터 집합이 1000개의 샘플로 구성되어 있고 모델이 100의 배치 크기를 사용하여 학습된 경우, 전체 데이터 집합에 대해 한 번의 패스를 완료하려면 10개의 에포크가 필요합니다.

훈련에서 에포크의 중요성

에포크는 머신 러닝 모델의 학습 과정에서 중요한 역할을 합니다. 이는 모델이 학습하고 보이지 않는 데이터에 대해 일반화하는 능력과 직접적으로 관련이 있습니다. 에포크는 학습 알고리즘이 전체 학습 데이터 세트를 몇 번이나 처리하는지 정의하는 하이퍼파라미터입니다. 에포크가 너무 적으면 모델이 과소적합될 수 있고, 에포크가 너무 많으면 과대적합될 수 있습니다.

에포크 번호 선택

에포크의 수를 결정하는 것은 신경망을 설계하는 데 있어 중요한 단계입니다. 이는 모델의 성능에 상당한 영향을 미치기 때문입니다. 에포크의 수가 너무 적으면 모델이 데이터의 패턴을 학습할 시간이 충분하지 않아 모델 성능이 저하될 수 있습니다. 반대로, 에포크 번호가 너무 높으면 모델이 과도하게 적합되어 학습 데이터의 노이즈를 학습하게 되고, 이는 새로운 데이터에 대한 성능에 부정적인 영향을 미칩니다.

조기 중단

조기 중단은 과잉적합을 방지하는 데 유용한 기술입니다. 검증 세트에서 모델의 성능을 모니터링하고 성능이 저하되거나 개선되지 않으면 학습 프로세스를 중단하는 것이 포함됩니다. 이 접근 방식은 실행할 에포크 수 사이에서 적절한 균형을 찾는 데 도움이 되며, 모델이 과소적합되거나 과대적합되지 않도록 보장합니다.

결론적으로

요약하자면, 에포크는 신경망과 기타 머신 러닝 알고리즘의 학습 과정에서 기본적인 부분입니다. 이는 전체 데이터 세트가 알고리즘을 통과한 횟수를 나타냅니다. 모델이 과도하게 맞춤되지 않고 효과적으로 학습하려면 적절한 에포크 수가 중요합니다. 강력한 머신 러닝 모델을 구축하려면 배치 크기, 학습률과 같은 다른 하이퍼파라미터와 함께 에포크 수의 균형을 맞추는 것이 중요합니다.

참고문헌

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

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