==Le epoche nell’addestramento di una rete neurale indicano il numero di volte che l’intero Dataset viene presentato al modello durante la fase di addestramento==.
In altre parole, un’epoca corrisponde a un ciclo completo attraverso tutti i dati dell’insieme di addestramento.
Durante ogni epoca, il modello impara dai dati e aggiorna i suoi pesi per migliorare le sue prestazioni. Di solito, più epoche vengono eseguite, maggiori sono le possibilità che il modello migliori le sue performance.
Tuttavia, scegliere quante epoche fare dipende dalle specifiche del problema e dal tipo di dataset utilizzato. Se si utilizza un set di dati molto grande o complesso, potrebbe essere necessario eseguire molte epoche per ottenere buone prestazioni del modello.
D’altra parte, se si utilizza un set di dati relativamente piccolo o semplice, potrebbe non essere necessario eseguire troppe epoche per evitare l’Overfitting (ovvero quando il modello memorizza troppo bene i dati dell’insieme di addestramento ma generalizza male su nuovi dati).
In generale è consigliabile monitorare costantemente le metriche delle prestazioni del modello durante l’addestramento e fermarlo quando queste smettono di migliorare significativamente anche aumentando ulteriormente il numero delle epoche.
TensorFlow
In TensorFlow posso definire la dimensione del batch nel metodo fit.
num_epochs = 100
model.fit(train_data, train_labels, batch_size=batch_size, epochs=num_epochs)