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通常，epoch 数量越多，模型在训练数据上的性能越好。. 但是，随着 epoch 数量的增加，训练时间也会相应增加。. 因此，在选择 epoch 数量时，需要在模型性能和训练时间之间进行权衡。. 通常情况下，开始时可以设置较小的 epoch 数量，例如 10 或 50，然后逐步增加 ...
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视 ...
不同Epoch的训练，其实用的是同一个训练集的数据。 第1个Epoch和第10个Epoch虽然用的都是训练集的60000图片，但是对模型的权重更新值却是完全不同的。 因为不同Epoch的模型处于代价函数空间上的不同位置，模型的训练代越靠后，越接近谷底，其代价越小。
中国科学院计算技术研究所 计算机科学博士. 一个epoch是指把所有训练数据完整的过一遍. 发布于 2016-04-22 08:03. MtnDew. Marathon/Sudoku/Aviation. e（一）poch（波）的意思. 发布于 2016-12-04 22:48. 最近正在使用 mxnet培训cnn模型，mxnet中 mxnet.model.Feedforward类中有一个 num_epoch ...
在一个epoch中，训练算法会按照设定的顺序将所有样本输入模型进行前向传播、计算损失、反向传播和参数更新。 一个 epoch 通常包含多个 step 。 此外，再顺便介绍一下在机器学习、深度学习的神经网络模型中，其他一些常见名词的具体含义。
深度学习模型训练时，epoch设置应根据数据集大小和复杂性逐步调整，以提高模型性能。
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对经典的机器学习模型、深度神经网络以及最新的视觉Transformer模型训练数百个epoch是很常见的操作，不过大型语言模型通常指训练1个epoch。 研究人员对维基百科的数据进行了一项相关实验，相比C4来说他们认为维基百科是高质量的，不过事实证明，当维基百科数据在训练期间重复多个epoch后发生了 ...
Sep 20, 2017 · age ： 常指具有显著特征或以某杰出人物命名的历史时代或时期。 epoch ：正式用词，侧重指以某重大事件或巨大变化为起点的新的历史时期。 era ： 书面语用词，指历史上的纪元、年代，可与epoch和age互换，侧重时期的延续性和整个历程。
8 个回答. 不仅是LLM会训练一个epoch，之前我们是做推荐算法，推荐的模型如果是引入了实时或者近实时（一小时）这种训练方法，也是只会训练一个 epoch 的。. 从实际效果来看，是要比按天更新的方法要好不少。. 因此正常来说，是不会出现这种过拟合的情况 ...
