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“Epoch” 和 “episode” 是两个不同的概念，通常在不同领域中使用。

1. Epoch（周期）：

   • Epoch 是一个在机器学习和深度学习中常用的术语，通常用于表示训练数据集中的一个完整遍历。在每个 epoch 中，整个训练数据集会被用来更新模型的权重，通常通过随机梯度下降或其他优化算法。一次 epoch 包含多次迭代，每次迭代使用数据集的一个不同子集（也可能是全部数据）来进行训练。Epoch 的数量通常是一个超参数，可以在训练过程中调整，以获得最佳的模型性能。

2. Episode（回合）：

   • Episode 通常出现在强化学习领域。它表示一次完整的任务尝试，其中代理（如一个机器学习智能体）与环境互动，执行一系列动作，直到达到任务的终止条件。在每个 episode 结束后，代理可以收集奖励信号和学习经验，以改善其策略。Episodic 强化学习通常适用于任务具有明确开始和结束点的情境，例如在游戏中走迷宫或完成特定任务。

总结来说，“epoch” 主要用于描述机器学习中的训练周期，而 “episode” 主要用于描述强化学习中的任务尝试。这两个概念在不同领域中具有不同的含义和用途。