这是之前相关的两篇：
在机器学习模型训练中，Epoch（可以翻译为：轮次、训练轮数、训练周期） 是指在训练过程中，模型对整个训练数据集进行一次完整的学习过程。选择一定值的 Epoch 表示模型需要多次遍历数据集，以便更好地学习特征和模式，因为单次遍历可能不足以捕捉数据的复杂性。另外，除了小批量的训练，多次遍历数据集的过程也可以多次计算损失函数和调整参数，从而提高模型的学习效果。
Epoch 的取值没有绝对的标准，属于经验参数，但一般有以下结论：
- 小型数据集和低复杂度的模型：10-50 epoch
- 中等数据集和中复杂度的模型：50-200 epoch
- 大型数据集和高复杂度的模型：200-1000 epoch 或更多
具体的取值需要根据实际的情况来选择，需要多次测试，查看损失函数的下降情况。以上的数值范围仅供参考。
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