에포크란 무엇인가?
에포크는 AI 훈련 중 전체 훈련 데이터셋을 한 번 완전히 통과하는 것을 의미합니다. 데이터셋에 10,000개의 이미지가 있다면, 에포크는 모델이 10,000개를 한 번씩 본다는 뜻입니다.
에포크가 중요한 이유
- 훈련 진행 상황 측정: 에포크가 많을수록 학습 기회가 많아집니다.
- 정확도 향상: 반복적인 노출은 모델 패턴을 다듬는 데 도움이 됩니다.
- 모델 품질 제어: 에포크가 너무 적으면 과소적합, 너무 많으면 과적합이 발생합니다.
에포크의 사용 방법
대부분의 모델은 데이터셋의 크기와 복잡성에 따라 패턴을 완전히 학습하기 위해 수십 또는 수백 개의 에포크가 필요합니다.
에포크 FAQ
더 많은 에포크가 항상 성능을 향상시키나요?
아니요—어떤 시점 이후에는 결과가 악화될 수 있습니다.
일반적인 에포크 수는 얼마인가요?
작업에 따라 5–300+입니다.