PhysicsAI训练中的Epoch参数

一、Epoch的物理意义与工程挑战

1. 本质定义与仿真特殊性

在PhysicsAI中，1个epoch代表：

• • 训练数据集的完整前向传播+反向传播，大白话就是讲训练数据都学习了一遍
• • 不同于batch迭代（局部更新）
• • 关键区别：物理约束的累积强化过程

案例对比：

• • 图像识别：100epoch可能足够
• • 湍流模拟：常需500+epoch（因Navier-Stokes方程的强非线性）

2. 工程实践中的两难困境