写在前面
在训练神经网络的时候，我们难免会看到Batch、Epoch和Iteration这几个概念。曾对这几个概念感到模糊，看了网上的一些文章后，在这里做几个小小的总结。
名词解释：
- 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）：
训练一个Batch就是一次Iteration（这个概念跟程序语言中的迭代器相似）。
- 为什么要使用多于一个epoch?
在神经网络中传递完整的数据集一次是不够的，而且我们需要将完整的数据集在同样的神经网络中传递多次。但请记住，我们使用的是有限的数据集，并且我们使用一个迭代过程即梯度下降来优化学习过程。如下图所示。因此仅仅更新一次或者说使用一个epoch是不够的。
随着epoch数量增加，神经网络中的权重的更新次数也在增加，曲线从欠拟合变得过拟合。
- 那么，问题来了，几个epoch才是合适的呢？
不幸的是，这个问题并没有正确的答案。对于不同的数据集，答案是不一样的。但是数据的多样性会影响合适的epoch的数量。比如，只有黑色的猫的数据集，以及有各种颜色的猫的数据集。
【 来源：https://blog.csdn.net/qq_39521554/article/details/84480429 】
换算关系：
实际上，梯度下降的几种方式的根本区别就在于上面公式中的 Batch_Size 不同。
举个例子：
mnist 数据集有60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据。假设现在选择 Batch_Size = 100对模型进行训练。迭代30000次。
- 每个 Epoch 要训练的图片数量：60000(训练集上的所有图像)
- 训练集具有的 Batch 个数： 60000/100=600
- 每个 Epoch 需要完成的 Batch 个数：600
- 每个 Epoch 具有的 Iteration 个数：600（完成一个Batch训练，相当于参数迭代一次）
- 每个 Epoch 中发生模型权重更新的次数：600
- 训练 10 个Epoch后，模型权重更新的次数： 600*10=6000
- 不同Epoch的训练，其实用的是同一个训练集的数据。第1个Epoch和第10个Epoch虽然用的都是训练集的60000图片，但是对模型的权重更新值却是完全不同的。因为不同Epoch的模型处于代价函数空间上的不同位置，模型的训练代越靠后，越接近谷底，其代价越小。
- 总共完成30000次迭代，相当于完成了30000/600=50个Epoch
【 来源：https://blog.csdn.net/xiaohuihui1994/article/details/80624593 】【 来源：https://blog.csdn.net/xiaohuihui1994/article/details/80624593 】
