エポックとは？
読み方: エポック
30秒まとめ
AIモデルの学習で、全ての訓練データを1回通して学習する単位。繰り返しで精度が向上する。
エポックの意味・定義
エポック（Epoch）は、AIモデルの学習において、全ての訓練データセットを1回完全に処理する（通す）ことを指す単位です。通常、モデルを十分に学習させるためには、同じデータを何度も繰り返し学習する必要があるため、複数エポックの学習を行います。例えば「100エポック学習した」とは、全データを100回繰り返し学習したことを意味します。 エポック数が少なすぎるとモデルが十分に学習できず（アンダーフィッティング）、多すぎると訓練データに過度に適合して新しいデータに対する精度が低下します（オーバーフィッティング）。適切なエポック数を決めるためには、検証データの損失を監視し、損失が下がらなくなった時点で学習を止める「早期停止（Early Stopping）」という手法が一般的に使われます。1エポック内のデータ処理は、ミニバッチと呼ばれる小さな単位に分割して行われます。