Allen Lysander
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选择合适的 epoch 数量是一个关键的问题，因为它会影响到模型的性能和训练时间。 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。
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。
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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
Nov 24, 2017 · 因此一个epoch并不行。 说到底这个问题就是因为神经网络是个非凸优化问题，使得你不能搞很大的学习率，然而从初始化点到能很好权衡正则化项足够小和后验概率足够大的那个平衡点是有很长的一段路要走的（后验概率最大的那个点我指的是理论上神经网络的最优点）。
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神经网络训练多个epoch，写论文的时候可以取最好的效果那一个epoch作为结果吗？ 比如我做图像分类，用十折交叉验证，可以每个fold都保存在测试集上效果最好的那个epoch的结果，然后求十个fold的平均结果来作为最终结果吗？
其实看完batch_size的解释，基本就应该知道epoch在发挥个什么作用了。说简单点，epoch影响的就是迭代计算的次数。 举个例子，训练集大小为N，epoch=1（也就是只迭代一个轮次），每个epoch中mini-batch大小为b，因此反向传播优化模型参数总共进行1*N/b次。
Apr 26, 2021 · 其实看完batch_size的解释，基本就应该知道epoch在发挥个什么作用了。说简单点，epoch影响的就是迭代计算的次数。 举个例子，训练集大小为N，epoch=1（也就是只迭代一个轮次），每个epoch中mini-batch大小为b，因此反向传播优化模型参数总共进行1*N/b次。
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 ...
