在使用Keras构建神经网络时，你可能会注意到训练模型时需要设置多个epoch。一个epoch意味着整个训练数据集被完整地通过神经网络一次。但为何我们需要不止一个epoch呢？这是因为单次epoch可能无法让模型充分学习到数据中的复杂模式。模型在第一次遍历数据时，通常只能捕捉到一些基础特征，而多次epoch允许模型反复调整权重，从而更好地优化预测能力。
就像学生需要反复练习才能掌握知识一样，神经网络也需要多次epoch来强化学习效果。每一次epoch都会基于前一次的结果进行微调，逐步减少预测误差。不过需要注意的是，过多的epoch可能导致过拟合，即模型过度适应训练数据而失去泛化能力。因此，在实践中，我们需要找到一个平衡点，确保模型既学得深入又不过度依赖训练样本。
第三段：此外，增加epoch还能帮助我们更准确地评估模型的表现。随着训练次数的增加，模型的性能曲线会趋于稳定，这为我们提供了可靠的指标来判断最终模型的效果。所以，合理设置epoch数量是提升神经网络性能的关键步骤之一！💪✨
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