エポックは、トレーニングデータセット全体を完全に実行することです。温度は、一般的に、可能な出力の分布が均一なランダム性に向かって平坦化されるかを指す確率分布のサンプリングに一般的に適用される係数です。「温度」という用語は、シミュレートされたアニーリングの概念的起源から導き出されます。これは、物理システムの定常状態の分析から導き出された類似性です。
An epoch is a full training run through the entire training dataset. Temperature is a coefficient generally applied to sampling of probability distributions which refers to how much the distribution of possible outputs is flattened towards uniform randomness. The term "temperature" is derived from its conceptual origins in Simulated Annealing, which is in turn an analogy derived from analysis of steady states in physical systems.