当我在阅读如何在pybrain中构建人工神经网络时，他们提到：

训练网络若干个epoch。通常你会设置大约5个，

trainer.trainEpochs( 1 )

我查看了这个术语的含义，然后得出结论，我们使用一个epoch的数据来更新权重，如果我选择按照pybrain的建议用5个epoch来训练数据，数据集将被分成5个子集，权重最多将更新5次。

我熟悉在线训练，其中权重在每个样本数据或特征向量之后更新，我的疑问是如何确定5个epoch足以构建模型并合理设置权重？这种方式相较于在线训练有什么优势？此外，术语“epoch”也用于在线训练中，它是否意味着一个特征向量？

回答：

一个epoch包括在训练集上完成的一个完整训练周期。一旦集合中的每个样本都被查看过，你就重新开始——标志着第二个epoch的开始。

这与批量或在线训练本身无关。批量意味着你在epoch结束时更新一次（在每个样本都被查看过之后，即#epoch更新），而在线意味着在每个样本之后更新（#samples * #epoch更新）。

你无法确定5个epoch或500个epoch是否足以达到收敛，因为这会因数据而异。你可以在错误收敛或低于某个阈值时停止训练。这也涉及到防止过拟合的问题。你可以阅读关于提前停止和交叉验证的相关内容。