エポック（Epoch）とは、訓練データセット全体をモデルが1回通しで学習することを指す単位です。例えば、10エポック学習するということは、全訓練データを10回繰り返し学習することを意味します。
エポック数の決め方
適切なエポック数は、モデルの複雑さやデータセットの規模によって異なります。エポック数が少なすぎると未学習、多すぎると過学習が発生します。検証データの損失を監視し、過学習の兆候が現れたら学習を止める早期終了（Early Stopping）がよく用いられます。
エポック・バッチ・イテレーションの関係
1エポックは複数のイテレーション（反復）で構成されます。例えば、10,000件のデータをバッチサイズ100で学習する場合、1エポックは100イテレーションとなります。エポック×バッチ数＝総イテレーション数という関係があります。