Epoch.
En françaisépoqueAussi : passe · pass over the data
Passage complet sur l’ensemble des données d’entraînement.
Valeurs clés
1 époque = jeu d’entraînement vu une fois · fine-tuning : souvent 1 à 3
Explication
Les grands pré-entraînements voient souvent leurs données à peine une fois. En fine-tuning, quelques époques suffisent ; au-delà, le modèle risque de mémoriser les exemples.
Exemple
Un jeu de 1 000 exemples avec des lots de 10 demande 100 pas par époque.
Limites
Le nombre d’époques n’est pas un gage de qualité : suivre la perte de validation.
Usages métiers
- Planifier un entraînement
Métiers associés
- Ingénieur ML
Compétences mobilisées
- Hyperparamètres
Notions liées
- menace pourOverfittingsurapprentissage
- utiliseBatch Sizetaille de lot
Sources
Vérification et historique
Sources vérifiées le .
- — Première publication — lot 2 : paramètres d’inférence, architecture, entraînement, métriques, RAG, agents et sécurité.
Mise en ligne le