Epoch
One full pass of the training algorithm over the entire training dataset.
L’addestramento richiede di norma molte epoche, perché guardare i dati una sola volta raramente basta. Troppo poche e il modello va in underfitting; troppe e inizia a memorizzare. I modelli molto grandi a volte si addestrano per meno di una singola epoca, semplicemente perché il set di dati è enorme.
In pratica: Dieci epoche su 50,000 immagini significano che il modello ha visto ogni immagine dieci volte.