このエポックは、これまでに実行された機械学習アルゴリズムがトレーニング全体にわたってパスの数を示しています。一方、温度パラメーターは、SoftMax関数でよく使用され、出力分布をより均一（高温）または歪んだ（温度が低い）にします。温度パラメーターは、物理学からのボルツマン分布からその名前を取得します。
The epoch denotes the number of passes over the whole training set the machine learning algorithm has performed thus far. While the temperature parameter is often used in the softmax function to make the output distribution more uniform (higher temperature) or more skewed (lower temperature). The temperature parameter takes its name from the Boltzmann distribution from physics.