Was ist eine Epoche?

Im Kontext von Machine Learning, insbesondere beim Training von neuronalen Netzen, bezeichnet eine „Epoche“ einen Durchlauf des gesamten Trainingsdatensatzes durch das Modell. Während einer Epoche werden alle Datenpunkte oder Beispiele im Trainingsdatensatz genau einmal verwendet, um die Gewichtungen des Modells anzupassen.

Hier ist eine detailliertere Erklärung:

1. Batch-Training: Anstatt den gesamten Datensatz auf einmal zu verwenden, wird er oft in kleinere Gruppen oder „Batches“ unterteilt. In jeder Iteration oder jedem Schritt des Trainings wird ein Batch von Daten verwendet, um die Modellgewichtungen zu aktualisieren.

2. Mehrere Epochen: Es ist üblich, den Trainingsdatensatz mehrmals (d.h. über mehrere Epochen) durch das Modell laufen zu lassen, um die Genauigkeit des Modells zu verbessern. Nach jeder Epoche kann der Fehler (oder Verlust) des Modells auf dem Trainingsdatensatz berechnet und mit dem Fehler der vorherigen Epoche verglichen werden.

3. Frühzeitiges Abbrechen: Um zu verhindern, dass das Modell zu sehr an den Trainingsdatensatz angepasst wird (ein Phänomen, das als „Overfitting“ bekannt ist), kann ein separater Validierungsdatensatz verwendet werden. Wenn die Leistung des Modells auf dem Validierungsdatensatz beginnt, sich zu verschlechtern, obwohl sie sich auf dem Trainingsdatensatz verbessert, kann das Training frühzeitig abgebrochen werden, um Overfitting zu verhindern.

4. Bedeutung: Das Durchführen mehrerer Epochen ist oft notwendig, um ein neuronales Netzwerk ausreichend zu trainieren. Allerdings kann zu viel Training über zu viele Epochen hinweg zu Overfitting führen, weshalb Techniken wie frühzeitiges Abbrechen oder Regularisierung verwendet werden.

Zusammenfassend bezeichnet eine Epoche im Machine Learning einen vollständigen Durchlauf des Trainingsdatensatzes durch das Modell. Das Training über mehrere Epochen hinweg ist eine gängige Praxis, um die Leistung eines Modells zu optimieren.