Step과 Epoch

YOLO를 학습시킨 후 그래프를 확인하다 보면 step과 epoch을 자주 볼 수 있다.

두가지 개념에 대해 간단하게 정리해보고자한다.

 

1. Epoch

에폭은 학습 데이터 전체를 한 번 훑어보는 단위를 말한다.

모델 학습 시, 학습 데이터셋을 여러 번 반복해서 사용하면서 모델의 가중치를 조정해 나간다.

따라서 하나의 에폭이 끝날 때마다 모든 학습 데이터가 한 번씩 모델에 주입되고 가중치가 업데이트 된다.

에폭 수는 모델이 학습 데이터에 노출되는 횟수를 나타내며, 일반적으로 학습이 진행될수록 모델의 성능이 향상될 수 있다.

 

2.Step

스텝은 학습 데이터를 하나의 배치씩 사용하는 횟수를 의미한다.

배치는 한 번의 업데이트 단위로, 모델의 가중치를 조정하는 데 사용된다.

예를 들어, 만약 전체 데이터셋이 1000개의 샘플로 이루어져있다면, 배치크기가 64라면 1에폭에서 총 16스텝이 필요하다.

(1000/64)

 

 

 

따라서 에폭은 모델이 학습 데이터를 한 번씩 전체로 훑어본 횟수, 스텝은 학습 데이터를 하나의 배치씩 사용하여 모델 가중치를 업데이트한 횟수를 의미한다.