③ ディープラーニングの概要 ／ 16. 最適化手法
エポックとは
エポックとは、訓練データ全体を1回すべて学習に使用する単位です。エポック＝全データを1周であり、イテレーションやバッチサイズと密接に関係します。
この用語はG検定シラバスの「16. 最適化手法」に含まれます。 章全体の用語は用語解説③（全52語）にまとまっています。
一言でいうと
訓練データを最初から最後まで1周することを1エポックといいます。
イテレーションとの関係
混同しやすい2つを整理します。
- エポック：全データを1周する単位
- イテレーション：1回の重み更新の単位
両者は次の式で結ばれます。
1エポックあたりのイテレーション数 ＝ データ数 ÷ バッチサイズ
たとえばデータ1000件・バッチサイズ100なら、1エポック＝10イテレーションです。計算が必要になる場面があります。
何エポック回すか
エポック数が少なすぎると学習不足、多すぎると過学習になります。
そこで検証データの誤差を見ながら、悪化し始めた時点で止める早期終了が用いられます。
シャッフルの重要性
エポックごとにデータの順序をシャッフルするのが一般的です。
同じ順序で学習し続けると、ミニバッチの中身が毎回同じになり、順序そのものを覚えてしまう恐れがあります。シャッフルによって揺らぎが保たれ、学習が安定します。
混同しやすい用語との違い
| 用語 | ポイント |
|---|---|
| エポック | 全データを1周する単位 |
| イテレーション | 重みを1回更新する単位 |
| バッチサイズ | 1回の更新に使うデータ数 |
🎯 G検定での押さえどころ
- 全データを1周する単位
- 1エポックあたりのイテレーション数 ＝ データ数 ÷ バッチサイズ
- 多すぎると過学習 → 早期終了で対処
⚠️ よくある誤りの選択肢
- 「1エポックは重みを1回更新することを指す」→ 誤り。それはイテレーションです
- 「エポック数は多いほど良い」→ 誤り。過学習を招きます
📘 もっと深く学ぶ
- 数式レベルまで踏み込んだ解説 → 医療AIナビ「基本的なアルゴリズム」（E資格向け）
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