在强化学习（RL）中，epoch 通常是指遍历一次完整的训练数据或完成一轮特定的数据收集与模型更新过程。与监督学习中固定数据集不同，强化学习的数据集是智能体在与环境交互过程中动态生成的。
可以将其理解为智能体对当前阶段所积累的经验数据进行一次全面学习和参数调整的过程。例如，在基于策略梯度的算法中，智能体通过与环境交互收集一定数量的样本数据，然后利用这些数据对策略网络进行一次更新，这可以视为一个 epoch。又如在经验回放机制中，从回放缓冲区中抽取多批数据进行训练，当这些数据涵盖了缓冲区中的所有数据时，也可看作完成了一个 epoch。
epoch 的数量并非越高或越低就越好，需要根据具体情况进行调整。如果 epoch 数量过低，智能体可能没有足够的时间学习到数据中的有效模式和规律，导致模型欠拟合，无法很好地应对各种情况，难以获得较高的累计奖励。但如果 epoch 数量过高，智能体可能会过度学习训练数据中的噪声和特定细节，出现过拟合现象，使得模型在新环境或新任务中的泛化能力变差。
确定合适的 epoch 数量，通常需要结合具体的任务复杂度、数据集大小、模型架构等因素来综合考虑，还可以通过设置早停策略（Early Stopping），监控验证集或测试集上的性能指标，当性能不再提升时停止训练，以找到一个相对最优的 epoch 值。
