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エポック(epoch)について

1つのサイトにまとまって書かれていなかったので、順番に綺麗に理解しやすくまとめてみた。

エポックとはなにか
エポック(epoch)とは「データをまわしたかという単位」
エポックが学習回数に強く依存した単位となる理由がこの定義を知ると理解できる。


データをまわす回数が減るとは
そのデータの学習回数が減るから、識別精度としては割り当てられる確率が減る
でもそれより重要なのは、訓練精度と予測精度がほぼ一致すること
http://image.slidesharecdn.com/ssiinakayamafinal-150609163610-lva1-app6891/95/deep-learning-70-638.jpg?cb=1433867915
引用元:


なぜ、訓練精度と予測精度の誤差は重要なのか
・訓練誤差が減っていないと学習できていない
・予測精度との誤差が大きすぎると過学習になっている
・誤差が変わらないと精度不足が心配される
の3点から重要である。


まとめ
エポックは学習の途中経過を確認したり、パラメーターの再調整を行ったりと、ニューラルネットワークの学習において重要な単位
引用元: Chainerで始めるニューラルネットワーク - Qiita