Yapay zekâ sözlüğü
Başlangıç seviyesi
Epoch
Epoch
28.08.2026 tarihinde güncellendi
Epoch, eğitim veri setinin tamamının model tarafından bir kez işlenmesidir; epoch sayısı öğrenme miktarını etkileyen bir ayardır.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiBir epoch, eğitim veri setindeki her örneğin bir kez modelden geçirilmesi anlamına gelir; mini-batch sayısı bu geçişin kaç güncellemede yapılacağını belirler. Az epoch modelin öğrenememesine, fazla epoch ise overfittinge yol açabilir. Eğitim ve doğrulama kayıplarını birlikte izlemek uygun durma noktasını bulmaya yardım eder. Veri artırma, örnek ağırlıkları ve veri setinin büyüklüğü aynı epoch sayısının gerçek öğrenme miktarını değiştirebilir.
Çalışma mantığı: Veri seti batchlere ayrılır ve tüm batchler işlendiğinde bir epoch tamamlanır. Epoch sayısı tek başına yeterli değildir; batch boyutu, veri büyüklüğü, öğrenme oranı ve erken durdurma birlikte izlenir.
Kullanım alanları: Eğitim günlüğü, deney tekrarı, doğrulama eğrisi ve model seçimi raporlarında temel zaman birimi olarak kullanılır.
Sınırlılıklar: Aynı epoch sayısı farklı veri kümelerinde aynı öğrenmeyi ifade etmez; fazla epoch overfitting, az epoch yetersiz öğrenme doğurabilir.
Çalışma mantığı: Veri seti batchlere ayrılır ve tüm batchler işlendiğinde bir epoch tamamlanır. Epoch sayısı tek başına yeterli değildir; batch boyutu, veri büyüklüğü, öğrenme oranı ve erken durdurma birlikte izlenir.
Kullanım alanları: Eğitim günlüğü, deney tekrarı, doğrulama eğrisi ve model seçimi raporlarında temel zaman birimi olarak kullanılır.
Sınırlılıklar: Aynı epoch sayısı farklı veri kümelerinde aynı öğrenmeyi ifade etmez; fazla epoch overfitting, az epoch yetersiz öğrenme doğurabilir.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaEğitim sürecinde tüm veri setinin model tarafından bir kez tam olarak işlenmesidir. Birden fazla epoch, modelin veriyi daha iyi öğrenmesini sağlar.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoBir epoch, eğitim veri setindeki her örneğin model tarafından bir kez işlenmesini ifade eder. Editoryal bir uygulamada bu kavramı kullanırken önce hedefi ve başarı ölçütünü yazın, ardından küçük bir örnek üzerinde sonucu kontrol edip üretime almadan önce insan doğrulaması yapın.