기초 개념 · Epoch초보갱신일 2026. 10. 1.
에포크
학습 데이터 전체를 한 바퀴 돌린 횟수를 뜻하는 단위입니다.
비유
교과서 문제집을 처음부터 끝까지 한 번 풀었다면 ‘1 epoch’를 돈 것과 같습니다. 여러 번 반복하면 외우게 됩니다.
이렇게 이해하세요
에포크(Epoch)는 모델 학습에서 ‘전체 데이터셋을 몇 번 반복해 봤는지’를 나타냅니다. epoch를 늘리면 성능이 오를 수도 있지만 과적합(훈련 데이터만 외움) 위험도 커집니다. 파인튜닝·이미지 LoRA 튜토리얼에서 ‘3 epoch vs 10 epoch’처럼 자주 등장합니다. API 사용자는 직접 epoch를 돌리지 않지만, 커스텀 모델·오픈 웨이트 학습 견적·품질 대화에서 필수 용어입니다. early stopping(검증 손실이 나빠지면 중단)과 함께 보면 실무 감각이 생깁니다.
한 줄 암기
1 epoch = 데이터 전체 1바퀴
좋은 예
파인튜닝 전 ‘검증 세트’를 두고 epoch를 늘릴 때마다 홀드아웃 점수를 기록한다.
피하기
epoch만 최대로 올려 ‘학습 많이=무조건 좋음’이라고 믿고 배포한다.
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자주 묻는 질문
epoch와 step의 차이는?
step은 미니배치 하나를 처리한 횟수입니다. 데이터가 크면 1 epoch에 수천 step이 들어갈 수 있습니다.
채팅 AI 요금과 epoch有关?
일반 SaaS 채팅 요금과는 무관합니다. 자체 파인튜닝·로컬 학습 비용 산정 때 중요합니다.