Эпоха

Зачем это важно? Число эпох определяет, насколько глубоко модель усваивает закономерности. Мало эпох — модель не доучилась и ошибается. Слишком много — модель «зазубривает» данные и перестаёт обобщать, то есть теряет способность работать с новыми примерами. Поэтому подбор числа эпох — это поиск баланса между недообучением и переобучением.

Интуитивно это похоже на студента перед экзаменом. Одна эпоха — одно полное прочтение учебника. Первое чтение даёт представление о предмете, второе — выявляет связи между главами, третье — помогает запомнить детали. Но если перечитывать учебник сотни раз подряд, студент начинает заучивать формулировки дословно, не понимая смысла. Так и нейросеть: после многих эпох она запоминает шум и случайные совпадения в данных, а не реальные закономерности.

Прикладной пример: обучение модели распознавать котиков на фотографиях. На первой эпохе сеть различает лишь тёмное и светлое. На пятой — уже узнаёт контуры ушей. На десятой — уверенно отличает кошку от собаки. Но на пятидесяти эпохах модель может начать «узнавать» только тех котиков, которые были в обучающей выборке, и пропустит новые породы.

Вывод: число эпох — это компромисс между памятью и пониманием. Его подбирают экспериментально, следя за ошибками на проверочных данных. Правильно выбранное количество эпох — залог того, что модель будет не повторять заученное, а действительно решать задачу.