Yapay Sinir Ağları Epoch Nedir?
Yapay Sinir Ağları (YSA) veya YSA mimarisi, ağırlıkların öğrenilmesi ve geliştirilmesi için kullanılan bir makine öğrenmesi algoritmasıdır. YSA’lar, verilerdeki modeli yakalamak ve girdi verilerini çıktıya dönüştürmek için kullanılan karmaşık, çok katlı matematiksel yapılardır. Bu modeller eğitilirken, epoch terimini kullanırlar.
Epoch Nedir?
Epoch, YSA eğitiminde bir güncelleme adımıdır. YSA’lar, kullanılan veri setinin tüm örneklerini bir kez geçerek başlar. Bu bir epoch’dur. Bir epoch tamamlandığında, YSA, veri setini tekrar geçerek ikinci epoch’a başlar. Her epoch, YSA’nın öğrenme ve performansının geliştirilmesinde kritik bir rol oynar.
Her epoch, YSA’nın eğitiminde kritik bir adımdır. Her epochun sonunda, YSA’da kullanılan ağırlık ve özellik değerleri güncellenir. Bu, YSA’nın veri setinden çıkardığı öğrenmeleri ve gelişmiş performansı yakalamak için çok önemlidir.
Epoch Sayısının Belirlenmesi
YSA’ların eğitiminde, epoch sayısının arttırılması, modelin başarısını arttırabilir. Ancak, epoch sayısının çok yüksek olması, modelin aşırı öğrenmeye (overfitting) başlamasına neden olabilir. Bu nedenle, modelin performansının en yüksek seviyede tutulması için, epoch sayısının doğru bir şekilde ayarlanması çok önemlidir.
Özet olarak, Yapay Sinir Ağları eğitiminde, epoch bir güncelleme adımıdır. YSA’lar, her epoch’ta veri setini tekrar geçerek modelin öğrenmesini ve performansını geliştirir. Epoch sayısının arttırılması, modelin performansını arttırabilir ancak aşırı öğrenmeyi tetikleyebilir. Bu nedenle, epoch sayısının doğru bir şekilde ayarlanması çok önemlidir.