深度学习中的Epoch, Batch, Iteration

一些深度学习基本概念 

• Epoch（时期）：
• 当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次>epoch。（也就是说，所有训练样本在神经网络中都 进行了一次正向传播 和一次反向传播 ）
  再通俗一点，一个Epoch就是将所有训练样本训练一次的过程。

然而，当一个Epoch的样本（也就是所有的训练样本）数量可能太过庞大（对于计算机而言），就需要把它分成多个小块，也就是就是分成多个Batch 来进行训练。**

• Batch（批 / 一批样本）：
  将整个训练样本分成若干个Batch。

• Batch_Size（批大小）：
  每批样本的大小。

• Iteration（一次迭代）：
  训练完一个Batch就是一次Iteration。

参考：https://www.jianshu.com/p/22c50ded4cf7