CIFAR10 数据集有 50000 张训练图片，10000 张测试图片。现在选择 Batch Size = 256 对模型进行训练。
- 每个 Epoch 要训练的图片数量：
- 训练集具有的 Batch 个数：
- 每个 Epoch 需要完成的 Batch 个数：
- 每个 Epoch 具有的 Iteration 个数：
- 每个 Epoch 中发生模型权重更新的次数：
- 训练 代后，模型权重更新的次数：
- 不同代的训练，其实用的是同一个训练集的数据。第 代和第 代虽然用的都是训练集的五万张图片，但是对模型的权重更新值却是完全不同的。因为不同代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
EPOCH:训练样本全部跑一遍 就是一个EPOCH
BATCH SIZE:就一个BATCH有多少个样本
