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Epoca

Epoch

Un'epoca è un passaggio completo dell'algoritmo di addestramento su tutto il dataset disponibile. Se il modello ha visto ogni esempio del set di dati esattamente una volta, ha completato un'epoca. È come studiare un intero libro dall'inizio alla fine: leggerlo una volta raramente basta e per assimilarlo davvero lo si rilegge più volte. Allo stesso modo un modello attraversa il dataset per molte epoche, affinando i parametri a ogni ripasso. Ogni epoca si compone di tanti passi più piccoli, uno per ciascun mini-lotto di esempi, in cui avvengono previsione, calcolo della perdita e aggiornamento tramite discesa del gradiente.

Definizione

Il numero di epoche è una scelta delicata: poche e il modello resta impreparato, troppe e rischia di memorizzare i dati invece di generalizzare, cadendo in overfitting. Monitorare l'errore su dati mai visti, epoca dopo epoca, aiuta a fermare l'addestramento al momento giusto.

Termini correlati

• Discesa del gradiente
• Funzione di perdita
• Overfitting
• Dati di addestramento (Training Data)
• Machine Learning

Altri termini in Fondamenti AI

• LLM (Large Language Model)
• Token
• Context Window
• Temperature
• Allucinazione (AI Hallucination)
• Fine-tuning
• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Embedding

Mettilo alla prova

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