ニューラルネットワークの学習において訓練データセットを学習に用いた回数。
- データセットをバッチサイズに従ってN個のサブセットに分ける。
- 各サブセットを学習に回す。つまり、N回学習を繰り返す。
1と2の手順により、データセットに含まれるデータは少なくとも1回は学習に用いられることになります。
そして、この1と2の手順を1回実行することを1エポックと呼びます。
つまり、エポック数とは1と2の手順を何回実行するのかということです。
普通、1エポックで十分に学習されることはなく、数エポックから数十エポック回すことが多いです。
では、何回エポックを回せば十分なのでしょうか？
答えとしては、損失関数（コスト関数）の値がほぼ収束するまでです。
そして、データの性質や件数によって収束するまでに掛かる回数は異なるので、実際に幾つかの数値で試してみて損失関数の推移を見るしかありません。
また、ほぼ収束と書いたのは、完全に収束まで実行すると過学習になる恐れがあるためです。
