Epoch

O que é uma Epoch?

Uma Epoch representa uma passagem completa de todo o conjunto de dados de treinamento pelo modelo de Machine Learning. Se o dataset tem 10.000 amostras é o batch size é 100, uma epoch consiste em 100 iteracoes (batches) para processar todos os dados.

Quantas Epochs Usar?

O número ideal de epochs varia conforme o problema. Poucas epochs podem resultar em underfitting (modelo não aprendeu o suficiente), enquanto muitas epochs podem causar overfitting (memorizacao dos dados de treino).

Early Stopping

Uma técnica comum é monitorar o desempenho no conjunto de validacao é parar o treinamento quando o erro de validacao para de diminuir. Isso evita overfitting automáticamente sem precisar definir um número fixo de epochs.

Relacao com Outros Hiperparametros

• Mais epochs compensam learning ratés menores
• Batch sizes maiores podem exigir mais epochs
• Datasets maiores geralmente precisam de menos epochs

Na Trilion, o monitoramento de epochs com early stopping é prática padrão para garantir treinamento eficiente é modelos robustos.