什么是 Epoch？一文讲懂！

在人工智能、机器学习这些热门领域，我们经常听到一个词：epoch。
不少小伙伴一听就头大：“这到底是啥？听起来好高大上。”
其实，epoch一点也不复杂，我今天用最简单的话给你讲明白！

简单理解：Epoch 就是“全班刷一遍”

想象你是一个老师，有一本《五年级数学练习册》。
你要教一群小朋友学好数学。
怎么办？当然是拿着练习册一页页讲解、让大家做题。

把整本练习册完整讲解一遍，就可以理解为一个 epoch！
在机器学习里，这本“练习册”就是我们的训练数据。
模型（就像小朋友）要通过一遍又一遍地学习，慢慢变聪明。

所以，epoch 其实就是 模型把所有训练数据完整看一遍的过程。

为什么要多个 Epoch？

还记得小时候，做一遍练习题，很多不会做的题还是不会，对吧？
学一遍肯定不够，需要多复习几次，才能真正掌握。

同样，模型也是一样的。
一遍学习（一个 epoch）后，模型学得还不够好， 所以要让它再刷一遍，再刷一遍……

通常，我们会设置模型学习几十次、几百次，甚至几千次！
每刷一遍（一个 epoch），模型就能学到更多规律，变得越来越聪明。

Epoch 和其它词有什么关系？

在训练模型时，除了 epoch，还有一些常见词汇，它们的关系大概是这样的：

• Batch（批次）：
  每次学习不是直接把全本练习册扔给小朋友，而是拿几页练。
  比如一本练习册有 1000 题，每次拿 100 题出来练，就是一个 batch。

• Iteration（迭代）：
  每学完一批（batch）叫一次 iteration。
  所以，如果 1000 道题分成每批 100 题，那完整刷一遍就有 10 次 iteration。

总结成一张简单的关系图：

一次 epoch = 多次 iteration（每次 iteration 学一个 batch）

举个例子（秒懂版）

假设：

• 你的数据集有 1000 张猫猫图片

• 你设置 batch size = 100

• 你想训练 5 个 epoch

那么：

• 每个 epoch，要分 10 次 iteration（因为 1000/100 = 10）

• 5 个 epoch，总共要训练 50 次 iteration

模型每看到一遍 1000张图片，就算一个 epoch，
5个 epoch 就是让模型把这些猫猫图片完整学习了5遍！

小结

• Epoch【一代】 = 把全部数据完整学习一遍，叫训练【一代】。

• 通常要训练很多个 epoch，才能让模型学得好。

• 每个 epoch 包含多次 iteration【迭代】（每次iteration【迭代】处理 一个batch【一批数据】 ）。

学会了这几个词，别人聊训练模型你就能听懂啦！

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