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St_Hakky’s blog

心理学/人事/就活/留学/データサイエンス/バイオインフォマティクス/日頃思ったことについて書きます。

エポック(epoch)数とは

こんにちは。

○エポック数とは

エポック数とは、「一つの訓練データセットを何回繰り返して学習させるか」の数のことです。Deeplearningのようにパラメータの数が多いものになると、訓練データセットを何回も繰り返して学習させないとパラメータがうまく学習してくれないといった問題があります(逆にやりすぎると過学習を起こすわけなんですが)。

○どうなっていると「良い」エポック数なのか

パラメータの学習の最終的な目標は、汎化性能があるパラメータ集合を見つけることにあると言えます。そのため、訓練データへの精度が高く、かつ予測精度が高くなるように学習させてやることが大事となります。

この際に、過学習を起こさずに、かつ予測精度と訓練精度が共に良いとなるエポック数を見つけることができれば(以下の図参照)、良いエポック数ということになります。


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上の図のように、予測精度が識別精度の少ししたあたりで落ち着きだしたエポック数を取得することができるのが理想で、その時のエポック数が適当なエポック数となります。

○実装

[工事中]

○まとめ

エポック数は繰り返し繰り返しやって、適度なところで止めてやればいいので、まぁ実行時間はかかりますが、多めに取っておけばいいのかなと思います。