深度学习: Epoch 是什么? 📚👩‍🏫

在开始探索深度学习的奇妙世界之前，我们首先需要理解一个非常基础但极其重要的概念——Epoch。Epoch可以被理解为数据集通过神经网络进行一次完整遍历的过程。简单来说，当你训练一个模型时，你实际上是在让模型学会如何从数据中提取信息，并不断调整自身参数以达到更好的预测效果。每一次将整个数据集喂给模型进行一次完整的训练过程，就被称为一个Epoch。因此，Epoch的数量往往决定了模型能够学到多少次这样的经验。一般来说，更多的Epoch会带来更精准的模型，但同时也会增加过拟合的风险。过拟合指的是模型过度适应了训练数据，以至于在面对新数据时表现不佳。因此，在实际应用中，我们需要权衡Epoch的数量，以获得最佳的模型性能。🚀🔍

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