在深度学习中，“batch”、"iteration"和"epoch"是训练神经网络时常用的三个概念，它们相互关联但各有不同的意义：
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Batch（批次）：
- 批次是指将训练数据集分割成较小的块，每个块被称为一个“batch”。这样做的目的是使得数据可以被批量处理，通常是因为一次性处理整个数据集对于计算机内存来说太大或者效率不高。
- 批量大小（batch size）是一个超参数，决定了每个批次包含多少个训练样本。
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Iteration（迭代）：
- 迭代是指每次使用一个batch来更新模型的权重的过程。一次迭代包括一次前向传播和一次反向传播，以及基于这个批次数据计算得到的损失来更新模型参数。
- 迭代次数通常由数据集的总大小除以batch size得到。例如，如果有1000个训练样本，批量大小是100，那么完成一个epoch需要10次迭代。
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Epoch（周期）：
- 一个epoch指的是将整个训练数据集完整地通过神经网络一次。这意味着每个训练样本都被用来更新模型的参数。
- 在多个epochs的训练中，数据通常会被多次重新分成新的batches，以保证模型见到的数据顺序每次都不同，这有助于防止模型过于拟合到数据集的特定顺序。
关系和流程
在整个训练过程中，你会设置一个epoch数，表示你希望整个数据集通过模型训练多少次。每个epoch包含多次迭代，每次迭代处理一个batch的数据。因此，迭代次数是根据给定的batch size和数据集大小计算得出的。
这种训练方式有助于优化内存使用，同时可以通过随机梯度下降（SGD）或其变体来有效更新网络权重，这通常比使用整个数据集计算精确梯度更高效、更快速。这也有助于模型泛化，避免过拟合。
示例
假设有一个包含60000个样本的训练集，如果设置batch size为1000，则每个epoch包含60次迭代。如果训练设置为10个epochs，那么整个训练过程将包含600次迭代。每次迭代，网络都会根据当前批次的1000个样本更新其参数。
