Considérez l'entraînement comme un marathon. Une époque correspond à un tour complet au cours duquel le modèle a vu chaque image ou ligne de votre ensemble de données exactement une fois. Pour terminer le marathon avec succès, nous basculons le modèle entre deux modes : entraînement (où nous changeons les poids) et évaluation (où nous vérifions uniquement la précision, sans stocker les gradients).