我不知道我是否正确理解了这个问题，但基本上，时期是训练机器学习模型所花费时间的度量单位。

一个时期通常被认为是对数据集的完整传递，这意味着对于每个时期，您从数据集的开头到结尾将数据提供给模型。一个 epoch 完成后，您可以再次开始另一个 epoch，从数据集的开头到结尾训练您的模型，依此类推。

模型性能的收敛当然取决于时期，因为通常情况是，你训练模型的时期越多，预测的噪音就越小（更稳定）。

希望我回答了你的问题。