Est-ce que 300 époques, c'est bien ?

Vous pouvez augmenter le nombre d'époques à 600, 1 200 ou même plus, en fonction des performances du modèle. Il est crucial de surveiller les performances du modèle tout au long du processus de formation pour prendre des décisions éclairées.

Un paramètre initial recommandé pour le nombre d'époques est de 300. Cela sert de base pour entraîner votre modèle.

Si votre modèle commence à surajuster trop tôt, il peut être avantageux de réduire le nombre d'époques. Le surajustement se produit lorsque le modèle apprend le bruit et les détails des données d'entraînement dans la mesure où cela a un impact sur ses performances sur de nouvelles données invisibles.

À l'inverse, si le modèle ne surajuste pas après 300 époques, vous avez la possibilité de prolonger la période de formation. Cela peut aider le modèle à apprendre davantage des données et potentiellement à améliorer ses performances.

Le nombre idéal d'époques pour votre modèle variera en fonction de plusieurs facteurs, notamment la taille de votre ensemble de données et les objectifs de votre projet. Des ensembles de données plus grands peuvent nécessiter plus d'époques pour apprendre pleinement les modèles sous-jacents, tandis que des ensembles de données plus petits peuvent bénéficier de moins d'époques pour éviter le surapprentissage.