Epoch এবং Iterations হল মেশিন লার্নিং ও ডিপ লার্নিং মডেল ট্রেনিংয়ের গুরুত্বপূর্ণ দুটি কনসেপ্ট। এগুলি মডেলকে ডেটা শিখানোর প্রক্রিয়ার সাথে সম্পর্কিত এবং বিভিন্ন প্রক্রিয়ার মধ্যে পার্থক্য বুঝতে সাহায্য করে।
১. Epoch (এপোক)
Epoch হলো একটি পূর্ণ পাস বা ডেটাসেট এর উপর সম্পূর্ণ প্রশিক্ষণ। সহজভাবে বললে, একবার ইনপুট ডেটা (Training Data) পুরোপুরি মডেলের মাধ্যমে গিয়েছে এবং মডেল সেগুলোর উপর শিখেছে, তাকে একটি epoch বলা হয়।
প্রতিটি epoch-এ, মডেল সমস্ত ডেটা একবার ব্যবহার করে প্যারামিটার আপডেট করে। এর পর, যদি আপনার ট্রেনিং ডেটাসেট অনেক বড় হয়, তবে সেই ডেটাসেটটির উপর একাধিক বার প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়, যাকে multiple epochs বলা হয়।
Epoch এর ভূমিকা:
- শিক্ষার পরিমাণ: যত বেশি epoch, মডেল তত বেশি ডেটা শিখতে পারে। তবে, খুব বেশি epoch হলে মডেল overfitting এর দিকে চলে যেতে পারে, যেখানে মডেল ট্রেনিং ডেটার প্রতি অত্যন্ত স্পেসিফিক হয়ে ওঠে এবং নতুন ডেটার জন্য ভাল পারফর্ম করে না।
- প্যারামিটার আপডেট: প্রতিটি epoch মডেলের প্যারামিটার (যেমন ওয়েটস এবং বায়াস) আপডেট করে, যাতে মডেল এর কার্যকারিতা বৃদ্ধি পায়।
২. Iterations (ইটেরেশন)
Iterations হলো একটি epoch-এ কতবার মডেল ডেটার মাধ্যমে পাস করছে তার সংখ্যা। প্রতিটি iteration-এ মডেল একটি ব্যাচ (batch) ডেটা ব্যবহার করে প্যারামিটার আপডেট করে।
অর্থাৎ, একটি epoch-এ যদি পুরো ডেটাসেটটি একাধিক ব্যাচে ভাগ করা হয়, তবে সেই ব্যাচের প্রতিটি সেটের জন্য একটি iteration হবে। একটি iteration সাধারণত একটি ব্যাচ (batch) ডেটা ব্যবহার করে মডেলকে আপডেট করার কাজটি সম্পন্ন করে।
Iterations এর ভূমিকা:
- ডেটা প্রসেসিং: Iterations মডেলকে বিভিন্ন অংশে ডেটা প্রক্রিয়া করতে সহায়তা করে। মডেল প্রতিটি iteration-এ ব্যাচ ডেটা ব্যবহার করে দ্রুত শিখতে পারে।
- প্রশিক্ষণ গতি: একাধিক iteration এর মাধ্যমে মডেল দ্রুত শিখতে পারে, কারণ এটি ব্যাচ ডেটা ব্যবহার করে দ্রুত আপডেট হয়।
Epoch এবং Iterations এর মধ্যে পার্থক্য
- Epoch: একবার পূর্ণ ডেটাসেটের উপর পাস করা (ডেটার সম্পূর্ণ সিকোয়েন্স)।
- Iterations: প্রতি epoch-এর মধ্যে ডেটার ব্যাচ ব্যবহার করে আপডেট করা, এটি একটি epoch এর মধ্যে যতবার ব্যাচ প্রক্রিয়া করা হয় ততবার iteration থাকে।
উদাহরণ:
ধরা যাক, আপনার ডেটাসেটের মধ্যে ১০,০০০টি ডেটা পয়েন্ট রয়েছে, এবং আপনি ব্যাচ সাইজ ১০০ নির্ধারণ করেছেন। তাহলে:
- একটি epoch এর মধ্যে ১০০ টি ব্যাচ প্রক্রিয়া হবে (১০,০০০ ÷ ১০০ = ১০০ iterations)।
- যদি আপনি ১০ টি epoch দিয়ে ট্রেনিং করছেন, তাহলে মোট ১,০০০ iterations হবে (১০০ iterations × ১০ epoch)।
সারাংশ
- Epoch হলো মডেল ডেটাসেটের উপর একবার পূর্ণভাবে পাস করা।
- Iterations হলো এক একটি epoch-এ কতবার ব্যাচ ডেটা প্রক্রিয়া করা হয়, তার সংখ্যা।
- Epoch এবং Iterations এর মাধ্যমে মডেলটির শেখার গতি এবং কার্যকারিতা নিয়ন্ত্রণ করা হয়, এবং সঠিক পরিমাণ epoch এবং iterations নির্বাচন করা খুবই গুরুত্বপূর্ণ যাতে underfitting বা overfitting না ঘটে।
Read more